Abstract 3389: Determining optimal conditions for collection and processing of metastatic liver biopsies collected for a multicenter, prospective study to identify biomarkers of clinical resistance to first-line therapy in metastatic colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: The biomarker discovery process requires patient tissue samples from which histology is verified and high-quality genomic material is isolated. Several methods have been developed to either preserve tissue morphology or extract sufficient quality and quantity of RNA and DNA for downstream discovery efforts. As clinical trials incorporate patient biopsies for biomarker discovery or validation, it is becoming increasingly important to ensure quality material and identify methods that allow for preservation of morphology and stabilization of molecular content concurrently. We assessed, in liver needle-core biopsies, different sampling, fixation, and genomic isolation methods to maintain morphology and obtain high-quality genomic material for a multi-center prospective study to identify biomarkers of clinical resistance to first-line therapy in metastatic colorectal cancer. Four sampling methods (snap freezing, RNAlater, frozen RNAlater, formalin), two different fixation protocols for histological studies (10% formalin, RNAlater followed by OCT embedding and freezing) and two RNA isolation procedures (Triazol and AllprepDNA/RNA isolation) were evaluated. Results: Keeping in mind site feasibility, we report that the ideal condition to both preserve morphology and obtain high-quality genomic material of patient liver biopsy samples is to collect biopsies in RNAlater for shipping to a Central Pathology core, followed by washing with cold PBS (on dry ice) to permit proper RNA preservation during OCT embedding and cryostat sectioning for histological verification. Simultaneous extraction of DNA and RNA from the same biopsy core yields nucleic acids of optimal concentration and quality for downstream genomic applications. Conclusion: The collection of biospecimens using pre-determined protocol-specific standard operating procedures (SOPs) is essential to control for pre-analytical variability inherent to multicenter trials. Furthermore, histological control of percent tumor cells in each biopsy is absolutely necessary to ensure optimal representation of tumor (>70%) in the specimen. The above conditions were used in the multicenter Q-CROC-01 study (NCT00984048), where three needle core biopsies are collected from liver metastases of patients with colorectal cancer. One biopsy is collected in formalin and is set aside for downstream immunohistochemistry experiments. Two biopsies are collected in RNAlater and verified for histology. If they pass quality control, both DNA and RNA are isolated concurrently and sent to discovery platforms (DNA: array comparative genomic hybridization (aCGH), methylation profiles, RNA: gene expression profiles, RT-PCR, microRNA profiles, alternative splicing profiles). Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 3389. doi:1538-7445.AM2012-3389
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».