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Enregistrement W2468574520 · doi:10.1186/s12885-016-2539-z

Efficient generation of patient-matched malignant and normal primary cell cultures from clear cell renal cell carcinoma patients: clinically relevant models for research and personalized medicine

2016· article· en· W2468574520 sur OpenAlexafffund
Nazleen Lobo, Craig Gedye, Anthony Apostoli, Kevin R. Brown, Joshua Paterson, Natalie Stickle, Michael Robinette, Neil Fleshner, Robert J. Hamilton, Girish S. Kulkarni, Alexandre R. Zlotta, Andrew Evans, Antonio Finelli, Jason Moffat, Michael A.S. Jewett, Laurie Ailles

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchNational Health and Medical Research CouncilRoyal Australasian College of PhysiciansOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésClear cell renal cell carcinomaCancer researchCell cultureCell growthCellBiologyMedicineRenal cell carcinomaPathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) have few therapeutic options, as ccRCC is unresponsive to chemotherapy and is highly resistant to radiation. Recently targeted therapies have extended progression-free survival, but responses are variable and no significant overall survival benefit has been achieved. Commercial ccRCC cell lines are often used as model systems to develop novel therapeutic approaches, but these do not accurately recapitulate primary ccRCC tumors at the genomic and transcriptional levels. Furthermore, ccRCC exhibits significant intertumor genetic heterogeneity, and the limited cell lines available fail to represent this aspect of ccRCC. Our objective was to generate accurate preclinical in vitro models of ccRCC using tumor tissues from ccRCC patients. METHODS: ccRCC primary single cell suspensions were cultured in fetal bovine serum (FBS)-containing media or defined serum-free media. Established cultures were characterized by genomic verification of mutations present in the primary tumors, expression of renal epithelial markers, and transcriptional profiling. RESULTS: The apparent efficiency of primary cell culture establishment was high in both culture conditions, but genotyping revealed that the majority of cultures contained normal, not cancer cells. ccRCC characteristically shows biallelic loss of the von Hippel Lindau (VHL) gene, leading to accumulation of hypoxia-inducible factor (HIF) and expression of HIF target genes. Purification of cells based on expression of carbonic anhydrase IX (CA9), a cell surface HIF target, followed by culture in FBS enabled establishment of ccRCC cell cultures with an efficiency of >80 %. Culture in serum-free conditions selected for growth of normal renal proximal tubule epithelial cells. Transcriptional profiling of ccRCC and matched normal cell cultures identified up- and down-regulated networks in ccRCC and comparison to The Cancer Genome Atlas confirmed the clinical validity of our cell cultures. CONCLUSIONS: The ability to establish primary cultures of ccRCC cells and matched normal kidney epithelial cells from almost every patient provides a resource for future development of novel therapies and personalized medicine for ccRCC patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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