Recapitulating the clinical scenario of BRCA‐associated pancreatic cancer in pre‐clinical models
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is one of the most lethal malignancies. BRCA-associated PDAC comprises a clinically relevant subtype. A portion of these patients are highly susceptible to DNA damaging therapeutics, however, responses are heterogeneous and clinical resistance evolves. We have developed unique patient-derived xenograft (PDX) models from metastatic lesions of germline BRCA-mutated patients obtained at distinct time points; before treatment and at progression. Thus, closely mimicking clinical scenarios, to further investigate treatment naïve and resistant patients. DNA was isolated from six BRCA-mutated PDXs and classified by whole-genome sequencing to stable-genome or homologous recombination deficient (HRD)-genome. The sensitivity to DNA-damaging agents was evaluated in vivo in three BRCA-associated PDAC PDXs models: (1) HRD-genome naïve to treatments; (2) stable-genome naïve to treatment; (3) HRD-genome resistant to treatment. Correlation between disease course at tissue acquisition and response to PARP inhibitor (PARPi)/platinum was demonstrated in PDXs in vivo. Only the HRD-genome PDX, naïve to treatment, was sensitive to PARP inhibitor/cisplatin treatments. Our results demonstrate heterogeneous responses to DNA damaging agents/PARPi in BRCA-associated PDX thus reflecting the wide clinical spectrum. An HRD-genome PDX generated from a naïve to treatment biopsy was sensitive to platinum/PARPi whereas no benefit was observed in treating a HRD-genome PDXs generated from a patient that had acquired resistance nor stable-genome PDXs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».