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Enregistrement W2525564587 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-16-0844

Patient-Derived Xenograft Establishment from Human Malignant Pleural Mesothelioma

2016· article· en· W2525564587 sur OpenAlexaff
Licun Wu, Ghassan Allo, Thomas John, Ming Li, Tetsuzo Tagawa, Isabelle Opitz, Masaki Anraku, Zhihong Yun, Melania Pintilie, Bethany Pitcher, Geoffrey Liu, Ron Feld, Michael R. Johnston, Marc de Perrot, Ming‐Sound Tsao

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePemetrexedMesotheliomaCisplatinCancerPathologyOncologyChemotherapyPleural diseaseCancer researchInternal medicineRespiratory diseaseLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: Malignant pleural mesothelioma (MPM) is a rare but aggressive disease with few therapeutic options. The tumor–stromal interface is important in MPM, but this is lost in cell lines, the main model used for preclinical studies. We sought to characterize MPM patient-derived xenografts (PDX) to determine their suitability as preclinical models and whether tumors that engraft reflect a more aggressive biological phenotype. Experimental Design: Fresh tumors were harvested from extrapleural pneumonectomy, decortication, or biopsy samples of 50 MPM patients and implanted subcutaneously into immunodeficient mice and serially passaged for up to five generations. We correlated selected mesothelioma biomarkers between PDX and patient tumors, and PDX establishment with the clinical pathologic features of the patients, including their survival. DNA of nine PDXs was profiled using the OncoScan FFPE Express platform. Ten PDXs were treated with cisplatin and pemetrexed. Results: A PDX was formed in 20 of 50 (40%) tumors implanted. Histologically, PDX models closely resembled the parent tumor. PDX models formed despite preoperative chemotherapy and radiotherapy. In multivariable analysis, patients whose tumors formed a PDX had significantly poorer survival when the model was adjusted for preoperative treatment (HR, 2.46; 95% confidence interval, 1.1–5.52; P = 0.028). Among 10 models treated with cisplatin, seven demonstrated growth inhibition. Genomic abnormalities seen in nine PDX models were similar to that previously reported. Conclusions: Patients whose tumors form PDX models have poorer clinical outcomes. MPM PDX tumors closely resemble the genotype and phenotype of parent tumors, making them valuable models for preclinical studies. Clin Cancer Res; 23(4); 1060–7. ©2016 AACR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations64
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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