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Enregistrement W4415023151 · doi:10.1101/2025.10.06.675352

Glycan Profiling Identifies Chondroitin-4-sulfate as a Biomarker for Platinum Response and Therapeutic Target in Ovarian Cancer

2025· preprint· en· W4415023151 sur OpenAlexafffund
Erica J. Peterson, James D. Hampton, Ryan J. Weiss, Thomas Mandel Clausen, Ava RS Beaudin, Sharanya P Deshmukh, Mikhail G. Dozmorov, Joseph B. McGee Turner, Amrita Basu, Elena Ethel Vidal-Calvo, Ali Salanti, Jennifer E. Koblinski, Larisa Litovchick, Nicholas P. Farrell

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProteoglycans and glycosaminoglycans research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of California, San DiegoGroupe de recherche interuniversitaire en limnologieCommonwealth Health Research Board
Mots-clésCarboplatinOvarian cancerBiomarkerBiomarker discoveryMicroarrayTranscriptomeDNA microarrayCorrelation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For women with advanced ovarian cancer (OC), remission is typically achieved through surgery and combination chemotherapy, with duration largely dependent on tumor sensitivity to platinum-based drugs. Here, we show that tumor-associated glycosaminoglycans (GAGs) influence platinum drug efficacy in preclinical models of ovarian cancer. Due to the complexity of GAG biosynthesis and the involvement of multiple enzymes, traditional transcriptomic and proteomic approaches cannot accurately estimate their levels or correlation with patient response and survival. To address this, we quantitatively analyzed the full compositional profile of GAGs in OC patient-derived xenograft (PDX) models with known carboplatin sensitivity. Our results revealed a significant correlation between carboplatin resistance and high levels of the predominant GAG sequence, chondroitin-4-sulfate (C4S). Further investigation in cellular models demonstrated that high GAG expression reduces carboplatin uptake, DNA adduct formation, and tumor accumulation, whereas the opposite effect was observed for Triplatin, a GAG-targeting platinum agent. These trends were further validated in vivo, where treatment of OC PDX models with varying C4S levels confirmed that carboplatin efficacy decreases while Triplatin activity increases in tumors with high C4S expression. Based on these findings, we established a C4S cut-off score to predict tumor sensitivity, identifying a threshold above which tumors are likely to be carboplatin-resistant but Triplatin-sensitive. Analysis of patient tissue microarrays estimated that 40-83% of OC tumors, depending on subtype, exhibit high C4S expression. Collectively, these findings highlight the predictive power of C4S as a biomarker for platinum response and support the clinical evaluation of Triplatin as a targeted treatment for patients with carboplatin-resistant tumors expressing high levels of C4S.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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