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Enregistrement W1975597047 · doi:10.1158/1538-7445.am2013-327

Abstract 327: Establishment of patient primary ovarian cancer xenograft models for test of anticancer agents.

2013· article· en· W1975597047 sur OpenAlexaff
Changnian Liu, Chunping Xu, Wenwei Li, Wen Zhou, Yong Liu, Rui Zhou, Ning Zhang

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensMicropharma (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvarian cancerMedicineCarboplatinPrimary tumorDocetaxelCisplatinOvarian tumorCancerTransplantationCancer researchPaclitaxelPathologyOncologyChemotherapyInternal medicineMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Human xenograft tumor models established by transplantation of human tumor cell lines into immunodifficient mice have been routinely used for preclinical test of anticancer agents. But tumor cell lines have a relatively low transplantability, which resulted in a limited number of tumor models available for selection of right tumor modes for test of targeted therapeutics. Recently, we have developed a large number of patient primary ovarian tumor xenograft models by transplanting human fresh ovarian tumor tissues into nude mice, which have been employed for preclinical test of clinically used drugs and novel anticancer agents for their chemosensitivity screening. METHODS The fresh ovarian tumor samples were collected from local hospitals. The tumor fragments of 2-3 mm were subcutaneously implanted in the flanks of nude mice by trocar needle. Sixteen tumor fragments were grafted into four mice from one patient tumor tissue (passage 0). The clinically used drugs included cisplatin, carboplatin, paclitaxel, and docetaxel. The histology and gene sequence of the established primary tumor models were analyzed and compared with patients’ original tumors. RESULTS A total of 77 patients’ ovarian tumor samples were implanted into nude mice; and 38 primary tumor models have been established with a tumor taking rates of 49% for the first passage. The tumor taking rates were higher in the later passages ranged from approximately 85-100%. The therapeutic efficacy of the test anticancer drugs was consistent with their clinical findings. The patients’ primary ovarian tumor xenografts from all 5 passages retained a similarity in architecture, histopathological morphology, and genomic mutation status to their patients’ original tumors. CONCLUSIONS The patient primary tumor model system can provide a larger number of models for selection of right models for preclinical testing novel agents based on their anticancer mechanism. The primary tumor models retain a similarity in histology and genomic mutation status to their patients’ original tumors. They may predict more relevant clinical response rate and higher correlation with clinical findings than use of traditional xenograft models established from long-term cultured cancer cell lines. Especially, they have advantages for test of target-oriented therapeutics in new drugs development programs. Citation Format: Changnian Liu, Chunping Xu, Wenwei Li, Wen Zhou, Yong Liu, Rui Zhou, Ning Zhang. Establishment of patient primary ovarian cancer xenograft models for test of anticancer agents. [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 327. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-327

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0050,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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