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Enregistrement W2496241743 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-3269

Abstract 3269: Recapitulating the BETH adjuvant breast cancer trial (NCT00625898) using clinically accurate orthotopic surgical resection models

2016· article· en· W2496241743 sur OpenAlexaff
Liam Shiels, Ian S. Miller, Clare Morgan, Mattia Cremona, Robert S. Kerbel, Bryan T. Hennessey, Norma O’Donovan, John Crown, Annette T. Byrne

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerMetastasisBevacizumabAdjuvantTrastuzumabOncologyCancerClinical trialBiomarkerChemotherapyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: An overwhelming majority of phase III clinical trials in the oncology setting fail as promising results observed in the ‘pre-clinic’ are not successfully translated to patients. As such, improved models which more accurately predict outcomes are now required. Herein, we have established orthotopic surgical resection models of Her2+ breast cancer, which replicate the phenotype of clinical post-resection metastasis [1,2]. Using these models we have recapitulated the BETH adjuvant breast cancer trial (NCT00625898) where the addition of bevacizumab (BVZ) to chemotherapy plus trastuzumab (TRAST) failed to provide additional benefit in the adjuvant setting. Methods: SCID mice were orthotopically implanted with bioluminescent Her2+ MDA-MB-231or HCC1954 cells and palpable tumors resected approximately 5 weeks later. 3 weeks after resection, mice were treated with 10 mg/kg TRAST + 5mg/kg paclitaxel IP once weekly for 6 cycles with or without weekly BVZ (5mg/kg IP). Metastasis was monitored by weekly bioluminescence imaging. Results: Tumor growth and imaging data confirmed that the addition of BVZ to adjuvant TRAST + chemotherapy provided no additional benefit compared with TRAST + chemotherapy alone. Previous pre-clinical studies using inappropriate non-resection models failed to predict this response. Furthermore, Reverse Phase Protein Array analysis of treated tumors implicated HER2, VEGF, mTOR and the intrinsic mitochondrial cell death apoptotic pathways in treatment resistance. Conclusion: In summary, our data provides evidence for pre-clinical models which better predict clinical outcome in the breast cancer adjuvant setting, and which represent an important resource for interrogating resistance pathways and identifying novel biomarker signatures. [1]. Breast. 2013 Aug;22 Suppl 2:S57-65; [2]. Cancer Res. 2013 May 1;73(9):2743-8.This work was performed under Irish HPRA Authorization AE18982 and was supported by the Clinical Cancer Research Trust. ATB receives funding from the Irish Cancer Society Collaborative Cancer Research Centre BREAST-PREDICT Grant (CCRC13GAL). Citation Format: Liam S. Shiels, Ian S. Miller, Clare Morgan, Mattia Cremona, Robert Kerbel, Bryan Hennessey, Norma O’Donovan, John Crown, Annette T. Byrne. Recapitulating the BETH adjuvant breast cancer trial (NCT00625898) using clinically accurate orthotopic surgical resection models. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 3269.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,299 · 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
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

Citations0
Publié2016
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