Abstract 4396: Multiomics assessment of the cancer and stromal compartments of patient-derived pancreatic xenografts reveals clinically-relevant subtypes and novel targeted therapies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Patient-derived xenografts (PDX) are appearing as a prime approach for preclinical studies despite being insufficiently characterized as a model of the human disease and its diversity. In this work, 29 PDX were obtained from either surgery or endoscopic ultrasound-guided fine needle aspirate of pancreatic adenocarcinoma. The extensive genomic profiling of these pancreatic PDX, revealed two clinically-relevant subtypes having broad similarities with human primary tumors. These subtypes are defined by highly specific DNA methylation and transcriptomic profiles (mRNA, miRNA or lncRNA) but are not distinguishable by exonic mutations or copy number aberrations. Moreover, by specifically analyzing the stroma transcriptome, as defined by the expression of murine transcripts, we found that it is able to stratify the patients with the same efficiency than the analysis of grafted human tumor cells. This finding suggest that transformed pancreatic cells drive the composition of their own stroma. Finally, the multiomics analysis pinpoints novel therapeutic targets, one of which we demonstrate to be an efficient method for treating pancreatic cancer. Overall, we show that PDX are trustworthy pre-clinical models of pancreatic adenocarcinoma including of unresectable tumors. Their multiomics profiling allow the independent analysis of the uncontaminated cancer or stromal compartments and discloses several original therapeutics targets. Citation Format: Remy Nicolle, Yuna Blum, Laetitia Marisa, Celine Loncle, Odile Gayet, Vincent Moutardier, Olivier Turrini, Marc Giovannini, Benjamin Bian, Martin Bigonnet, Marion Rubis, Nabila Elarouci, Lucile Armenoult, Mira Ayadi, Pauline Duconseil, Mohamed Gasmi, Mehdi Ouaissi, Aurélie Maignan, Gwen Lomberk, Jean-Marie Boher, Jacques Ewald, Erwan Bories, Jonathan Garnier, Anthony Goncalves, Flora Poizat, Jean-Luc Raoul, Veronique Secq, Stephane Garcia, Philippe Grandval, Marine Barraud-Blanc, Emmanuelle Norguet, Marine Gilabert, Jean-Robert Delpero, Julie Roques, Ezequiel Calvo, Fabienne Guillaumond, Sophie Vasseur, Raul Urrutia, Aurélien de Reyniès, Nelson Dusetti, Juan Iovanna. Multiomics assessment of the cancer and stromal compartments of patient-derived pancreatic xenografts reveals clinically-relevant subtypes and novel targeted therapies [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 4396. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-4396
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».