Clinical Utility of Patient-Derived Xenografts to Determine Biomarkers of Prognosis and Map Resistance Pathways in <i>EGFR</i>-Mutant Lung Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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.
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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 ».