Abstract B32: Fidelity of genomic and proteomic features of patient-derived xenografts of lung cancers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The establishment of valid lung carcinoma preclinical models for testing new cancer therapies is necessary, as existing cell lines and mouse models may not recapitulate the full spectrum of heterogeneity of patient tumors. Studies suggest lung cancer patient-derived xenograft (PDX) models recapitulate well gene copy number variation, gene expression profiles, and metabolic states of corresponding patient tumors. However, an understanding of mechanisms linking cancer-associated genome, transcriptome, and proteome alterations with driver mutations and dysregulated signal transduction networks in primary and PDX models is lacking. We report a large (>150) resource of lung cancer PDX models, derived from surgically resected tumors, and endobronchial ultrasound-guided (EBUS) and CT-guided biopsies. Tumor specimens were grown and serially passaged in the subcutaneous pocket at the flanks of NSG mice (NOD SCID gamma) at initial implant, and following passages in NOD SCID (non-obese diabetic severe combined immunodeficiency) mice. Among 127 established PDX models from 441 surgically derived tumor specimens, all major histological subtypes were included: 52 adenocarcinomas, 62 squamous cell carcinomas, 1 adeno-squamous cell carcinomas, 5 sarcomatoid carcinomas, 5 large cell neuroendocrine carcinomas, and 2 small cell lung cancers. Over 100 PDX models have been profiled by next-generation exome sequencing (SureSelect Human 50Mbp kit), and array-based assays for copy number variant (HumanOmni 2.5-Quad BeadChip), DNA methylation (Infinium HumanMethylation450 BeadChip) and mRNA (DASL HumanHT-12 v4 BeadChip) profiles. Smaller subsets of PDXs have been characterized by mass spectrometry (MS)-based comprehensive proteome and protein-phosphotyrosine characterization. Genome/transcriptome/proteome profiles of 36 non-small cell lung carcinoma (NSCLC) PDX models correlated with patient primary tumors but to a much lesser extent with established NSCLC cell lines. A number of PDX models have genetic abnormalities linked to targeted therapies including mutations in EGFR (6), PIK3CA (13), and KRAS (21), and amplifications in FGFR1 (7) and CDK4 (6). This study provides the most solid evidence as yet that PDXs established from lung cancers mimic closely the genomic and proteomic characteristics of patient primary tumors and retain driver genetic abnormalities. Citation Format: Nhu-An Pham, Dennis Wang, Jiefei Tong, Chang-Qi Zhu, Lei Li, Wen Zhang, Ruoshi Shi, Shingo Sakashita, Melania Pintilie, Michael F. Moran, Geoffrey Liu, Ming-Sound Tsao. Fidelity of genomic and proteomic features of patient-derived xenografts of lung cancers. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Patient-Derived Cancer Models: Present and Future Applications from Basic Science to the Clinic; Feb 11-14, 2016; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2016;22(16_Suppl):Abstract nr B32.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».