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Enregistrement W7133058243

Combination Chemotherapy and In vivo Modeling of BRCA-deficient, High-grade Serous Ovarian Cancer

2020· dissertation· W7133058243 sur OpenAlexaff
Yen Ting Shen

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2020
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCongressionally Directed Medical Research ProgramsU.S. Department of Defense
Mots-clésOvarian cancerCarboplatinOlaparibPARP inhibitorSerous fluidSynthetic lethalityIn vivoCancerBRCA mutation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ovarian cancer is the most fatal cancer in women with over 60% of patients succumbing to the disease. Mutations in a number of homologous recombination repair genes have been implicated in hereditary ovarian and breast cancer. Specifically, over half of ovarian cancer cases exhibit BRCA-deficiency by either germ line or somatic mutation, or epigenetic silencing. The importance of BRCA-deficiency is highlighted in its association with increased platinum sensitivity. Novel therapeutics such as PARP inhibitors have also been developed by exploiting the synthetic lethal phenotype of BRCA inactivation and PARP inhibition. However over 80% of patients still relapse with resistant disease. Therefore, strategies for more effective treatment are needed. The aim of this thesis was to investigate a chemotherapeutic ratiometric approach for treatment of ovarian cancer and provide a relevant pre-clinical model for evaluation of new therapeutic entities. The combination of carboplatin and olaparib resulted in profound synergism in BRCA-deficient high-grade serous ovarian cancer cell lines when carboplatin was administered at a higher molar ratio relative to olaparib. The combination achieved effective cytotoxicity by inducing greater DNA damage than either of the drugs alone. Synergism of carboplatin-olaparib combinations was also observed in a subset of BRCA-proficient cell lines, suggesting a potential for broader therapeutic applications. To further investigate the impact of BRCA status on therapeutic efficacy, a bioluminescent, BRCA-deficient xenograft model was developed. The model demonstrated characteristics resembling the disease clinically, including high disseminative tumor pattern, ascites production, and platinum sensitivity. Bioluminescent imaging as a means of non-invasion tumor monitoring correlated well with disease burden. Lastly, a systematic literature search identified potential limitations in utilization of bioluminescent imaging techniques in animal models. The correlation between bioluminescent signal and tumor burden is affected by many experimental aspects and it is difficult to identify a general limiting factor. Nonetheless, consideration must be given to methods of tumor measurement, heterogeneity of tumor cell population, and the location of the xenograft when developing the model. Overall, results presented herein provide encouraging data on the utilization of synergistic combinations and a valuable pre-clinical model for evaluation of such combinations for ovarian cancer treatment.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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