Investigation of Stress Adaptation as a Vulnerability in Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
High-grade serous ovarian cancer (HGSOC) is the most prevalent and lethal ovarian cancer subtype. HGSOC cells experience many stressors—including genotoxic, metabolic, and hypoxic stress—generating a cancer-specific stress state. The conserved integrated stress response pathway is activated by four stress kinases, including general control nonderepressible 2 (GCN2), inducing a transcriptional program driven by activating transcription factor 4 (ATF4). GCN2 and ATF4 are elevated in many cancers and associated with poor prognosis and chemotherapeutic resistance. I hypothesized that HGSOC cells rely on GCN2 to adapt to unique stress conditions. I demonstrated that the GCN2-ATF4 pathway was functional in HGSOC cell lines. Downstream signalling was inhibited using novel GCN2 inhibitors, and GCN2 knockout clones confirmed their specificity. Novel GCN2 inhibitors reduced viability of HGSOC cell lines and patient-derived organoids upon stress induction by L-asparaginase (ASNase). Combining GCN2 inhibitors and ASNase may be a promising therapeutic strategy to improve HGSOC survival outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».