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Enregistrement W1998082963 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-1184

Abstract 1184: Modeling mechanisms of resistance of epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations to targeted drugs through patient-derived xenografts (PDX) of non-small cell lung cancer (NSCLC)

2014· article· en· W1998082963 sur OpenAlexaff
Erin Stewart, Céline Mascaux, Shingo Shakashita, Devang Panchal, Dennis Wang, Ming Li, Nhu‐An Pham, Natasha B. Leighl, Geoffrey Liu, Frances A. Shepherd, Ming‐Sound Tsao

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErlotinibMedicineGefitinibEpidermal growth factor receptorCetuximabEGFR inhibitorsLung cancerCancer researchPopulationOncologyTargeted therapyCancerErlotinib HydrochlorideInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Resistance to small molecule EGFR tyrosine kinase inhibitors (TKIs) is seen in some NSCLC patients with activating EGFR mutations. We evaluated in vivo PDX models for their utility in studying EGFR-targeted drug resistance mechanisms. Methods: Surgically resected early stage NSCLC tumors were implanted into non-obese diabetic severe combined immune deficient (NOD-SCID) mice. Tumors were passaged and expanded in new mouse hosts once the humane endpoint of 1.5 cm maximum diameter was reached. EGFR TKI treatment was initiated at an average tumor volume of 150mm3. Treatments included daily oral gavage with first and second generation EGFR TKIs, and with weekly intraperitoneally administered cetuximab. Results: Of the 55 NSCLC tumors with EGFR activating mutations, only 6 engrafted (11%) and could be propagated beyond the first passage, and 4 have been studied for their responsiveness to EGFR-targeted agents. Model 148, developed from a patient who received pre-operative erlotinib, showed intrinsic pan-resistance to all EGFR-targeted therapies despite having an L858R mutation. The corresponding patient did not respond to erlotinib, relapsed after surgery and did not receive additional TKI therapy. Model 137, with an exon19 E746-A750 deletion, recapitulated the patient's response to gefitinib at relapse; this model was sensitive to first and second generation EGFR TKIs. Model 192 also has the exon19 E746-A750 deletion, however it did not recapitulate the patient's observed sensitivity to erlotinib. Selection for a MET amplified population during engraftment may be the cause for the disparate drug sensitivities. Model 164 has a double exon19 L747-T751 deletion and T790M EGFR mutation. Neither patient nor xenograft responded to erlotinib; the xenograft responded to cetuximab. Resistance developed over time to a second generation EGFR TKI; this resistant phenotype was not stable as each subsequent passage of the ‘resistant’ tumor exhibited the same initial response pattern. Two potential mechanisms for this transient sensitivity are currently being investigated: epigenetic mechanisms and intratumoural mutational heterogeneity. Conclusions: PDX models may provide important insight into biomarkers and mechanisms of resistance to targeted therapies, and provide a means to test novel treatment strategies to improve future treatment efficacies. Citation Format: Erin L. Stewart, Celine Mascaux, Shingo Shakashita, Devang Panchal, Dennis Wang, Ming Li, Nhu-An Pham, Natasha Leighl, Geoffrey Liu, Frances A. Shepherd, Ming-Sound Tsao. Modeling mechanisms of resistance of epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations to targeted drugs through patient-derived xenografts (PDX) of non-small cell lung cancer (NSCLC). [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 1184. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-1184

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 seuil0,005

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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