Transcriptomic profiling of organoids derived from malignant effusions uncovers lncRNA MEG3 and target genes potentially involved in platinum resistance in serous ovarian carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».