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Enregistrement W2154943084 · doi:10.1200/jco.2014.60.1492

Clinical Utility of Patient-Derived Xenografts to Determine Biomarkers of Prognosis and Map Resistance Pathways in <i>EGFR</i>-Mutant Lung Adenocarcinoma

2015· article· en· W2154943084 sur OpenAlexfundno aff
Erin Stewart, Céline Mascaux, Nhu‐An Pham, Shingo Sakashita, Jenna Sykes, Lucia Kim, Naoki Yanagawa, Ghassan Allo, Kota Ishizawa, Dennis Wang, Chang‐Qi Zhu, Ming Li, Christine Ng, Geoffrey Liu, Melania Pintilie, Petra Martin, Igor Jurišica, Natasha B. Leighl, Benjamin G. Neel, Thomas K. Waddell, Frances A. Shepherd, Ming‐Sound Tsao

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineEpidermal growth factor receptorCancer researchLung cancerAdenocarcinomaTargeted therapyCetuximabCancerPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Although epidermal growth factor receptor (EGFR) -mutated adenocarcinomas initially have high response rates to EGFR tyrosine kinase inhibitors (TKIs), most patients eventually develop resistance. Patient-derived xenografts (PDXs) are considered preferred preclinical models to study the biology of patient tumors. EGFR-mutant PDX models may be valuable tools to study the biology of these tumors and to elucidate mechanisms of resistance to EGFR-targeted therapies. METHODS: Surgically resected early-stage non-small-cell lung carcinoma (NSCLC) tumors were implanted into nonobese diabetic severe combined immune deficient (NOD-SCID) mice. EGFR TKI treatment was initiated at tumor volumes of 150 μL. Gene expression analysis was performed using a microarray platform. RESULTS: Of 33 lung adenocarcinomas with EGFR activating mutations, only 6 (18%) engrafted and could be propagated beyond passage one. Engraftment was associated with upregulation of genes involved in mitotic checkpoint and cell proliferation. A differentially expressed gene set between engrafting and nonengrafting patients could identify patients harboring EGFR-mutant tumor with significantly different prognoses in The Cancer Genome Atlas Lung Adenocarcinoma datasets. The PDXs included models with variable sensitivity to first- and second-generation EGFR TKIs and the monoclonal antibody cetuximab. All EGFR-mutant NSCLC PDXs studied closely recapitulated their corresponding patient tumor phenotype and clinical course, including response pattern to EGFR TKIs. CONCLUSION: PDX models closely recapitulate primary tumor biology and clinical outcome. They may serve as important laboratory models to investigate mechanisms of resistance to targeted therapies, and for preclinical testing of novel treatment strategies.

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: Observationnel · 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 savante0,0010,000
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeObservationnel
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

Citations119
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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