Focused chemical genomics using zebrafish xenotransplantation as a pre-clinical therapeutic platform for T-cell acute lymphoblastic leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Cancer therapeutics is evolving to precision medicine, with the goal of matching targeted compounds with molecular aberrations underlying a patient's cancer. While murine models offer a pre-clinical tool, associated costs and time are not compatible with actionable patient-directed interventions. Using the paradigm of T-cell acute lymphoblastic leukemia, a high-risk disease with defined molecular underpinnings, we developed a zebrafish human cancer xenotransplantation model to inform therapeutic decisions. Using a focused chemical genomic approach, we demonstrate that xenografted cell lines harboring mutations in the NOTCH1 and PI3K/AKT pathways respond concordantly to their targeted therapies, patient-derived T-cell acute lymphoblastic leukemia can be successfully engrafted in zebrafish and specific drug responses can be quantitatively determined. Using this approach, we identified a mutation sensitive to γ-secretase inhibition in a xenograft from a child with T-cell acute lymphoblastic leukemia, confirmed by Sanger sequencing and validated as a gain-of-function NOTCH1 mutation. The zebrafish xenotransplantation platform provides a novel cost-effective means of tailoring leukemia therapy in real time.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».