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Enregistrement W4415446229 · doi:10.1016/j.biopha.2025.118668

Transcriptomic profiling of organoids derived from malignant effusions uncovers lncRNA MEG3 and target genes potentially involved in platinum resistance in serous ovarian carcinoma

2025· article· en· W4415446229 sur OpenAlexaff
Naiade Calanca, Cláudia Aparecida Rainho, Debora Kazumi Maeda, Luiza Côrtes, Rolando André Rios Villacis, Daniela Bizinelli, Hellen Kuasne, Mads Malik Aagaard, Lars Fokdal, Karina Dahl Steffensen, Lars Henrik Jensen, Sílvia Regina Rogatto

Notice bibliographique

RevueBiomedicine & Pharmacotherapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesOdense UniversitetshospitalSyddansk UniversitetCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorRegion Syddanmark
Mots-clésTranscriptomeEpigeneticsOvarian carcinomaCarboplatinGene expression profilingDownregulation and upregulationSerous fluidOrganoidKRAS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Serous ovarian carcinoma (SOC) is an aggressive disease, characterized by advanced-stage tumors that are often associated with relapse and poor outcomes. Although platinum-based chemotherapy is a cornerstone of the treatment, most of the relapsed tumors become resistant to these agents. We explored organoids derived from SOC malignant effusions to identify targets actionable by epigenetic drugs (epi-drugs) to enhance platinum response. Tumor-derived organoids (TDOs) were established using malignant effusions of SOC patients. Histological and transcriptomic (RNA-Seq) characterization (18 TDOs versus 7 normal ovarian samples) was performed, followed by cross-validation with external RNA-Seq datasets (337 SOC samples, 4 TDOs, and 180 normal tissues). Predicted interactions between long noncoding RNAs (lncRNAs) and epigenetic effectors were investigated. We selected the epi-drugs decitabine and tazemetostat, whose targets were overexpressed in SOC, to treat carboplatin-resistant SOC cell lines and TDOs. Subsequently, these models were challenged with carboplatin. Twelve lncRNAs and 168 protein-coding genes differentially expressed were involved in epigenetic regulation. Abnormal expression levels of lncRNA MEG3 and epigenetic effectors DNMT3B and EZH2 were confirmed in external datasets. Increased carboplatin sensitivity and MEG3 upregulation were observed after treating the cell lines and TDOs with epi-drugs. Altogether, our findings provide novel insights into using organoids derived from malignant effusions as preclinical models and hint at potential targets for overcoming platinum resistance in SOC.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission1
Résumé présentoui

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