OS2 - 166 A Novel Model of Human Lung-to-Brain Metastasis and its Application to the Identification of Essential Metastatic Regulatory Genes
Notice bibliographique
Résumé
Brain Metastases (BM) represent a leading cause of cancer mortality. While metastatic lesions contain subclones derived from their primary lesion, their functional characterization has been limited by a paucity of preclinical models accurately recapitulating the stages of metastasis. This work describes the isolation of a unique subset of metastatic stem-like cells from primary human patient samples of BM, termed brain metastasis initiating cells (BMICs). Utilizing these BMICs we have established a novel patient-derived xenograft (PDX) model of BM that recapitulates the entire metastatic cascade, from primary tumor initiation to micro-metastasis and macro-metastasis formation in the brain. We then comprehensively interrogated human BM to identify genetic regulators of BMICs using in vitro and in vivo RNA interference screens, and validated hits using both our novel PDX model as well as primary clinical BM specimens. We identified SPOCK1 and TWIST2 as novel BMIC regulators, where in our model SPOCK1 regulated BMIC self-renewal and tumor initiation, and TWIST2 specifically regulated cell migration from lung to brain. A prospective cohort of primary lung cancer specimens was used to establish that SPOCK1 and TWIST2 were only expressed in patients who ultimately developed BM, thus establishing both clinical and functional utility for these gene products. This work offers the first comprehensive preclinical model of human brain metastasis for further characterization of therapeutic targets, identification of predictive biomarkers, and subsequent prophylactic treatment of patients most likely to develop BM. By blocking this process, metastatic lung cancer would effectively become a localized, more manageable disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 ».