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Enregistrement W2593824144 · doi:10.1158/1557-3265.pdx16-b09

Abstract B09: 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· W2593824144 sur OpenAlexaff
Nazleen Lobo, Craig Gedye, Kevin R. Brown, Joshua Paterson, Natalie Stickle, Jason Moffat, Michael A.S. Jewett, Laurie Ailles

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClear cell renal cell carcinomaCell cultureCancer researchRenal cell carcinomaBiologyCancerCellMedicineOncologyPathologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 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. ccRCC primary single cell suspensions were cultured in fetal bovine serum (FBS)-containing media or defined serum-free media (DFSM). The apparent efficiency of primary cell culture establishment was high in both culture conditions, but genotyping by single nucleotide polymorphism (SNP) arrays revealed that the majority of cultures in FBS (6 of 8), and all of the cultures in DFSM (8 of 8), contained normal, not cancer cells. To distinguish cancer vs. normal cells in subsequent experiments, we sequenced the von Hippel Lindau (VHL) gene, which is mutated in a large percentage of patients, in a cohort of samples for which cryopreserved viable single cell suspensions were available. Once patients with sequence-detectable mutations were identified, the cells were thawed and cultured as before. Established cultures were then sequenced for the patient-specific VHL mutations. Once again, the majority of cultures in FBS (1 of 7), and all of the cultures in DSFM (7 of 7) contained VHL-wild type cells. The loss of VHL leads to accumulation of hypoxia-inducible factor (HIF) and expression of HIF target genes. Therefore, in an attempt to select for VHL-mutant cancer cells, we used fluorescence activated cell sorting (FACS) to isolate cells expressing Carbonic Anhydrase IX (CA9), a cell surface HIF target. Isolated CA9+ cells were cultured in FBS-containing media, and upon genotyping, we found that VHL-mutant ccRCC cell cultures were established with an efficiency of ~85%. Parallel cultures of bulk single cell suspensions in serum-free conditions again selected for growth of normal (VHL-wild type) cells. The normal cells were verified to be renal proximal tubule epithelial cells based on their expression of renal proximal tubule markers Aquaporin-1 and Alkaline Phosphatase. 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. The ability to establish patient-derived 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. Citation Format: Nazleen Lobo, Craig Gedye, Kevin R. Brown, Joshua Paterson, Natalie Stickle, Jason Moffat, Michael A.S. Jewett, Laurie E. Ailles. 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. [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 B09.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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