Abstract 1033: Patient-derived xenografts for prognostication and personalized treatment for head and neck squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Overall outcomes for HPV-negative head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) remain poor with 5-year overall survival rates of 50-60%. Oral squamous cell carcinoma (OSCC), the most common subtype of HPV-negative HNSCC, is typically treated with surgery, and clinico-pathologic features are used to identify patients in need of adjuvant therapies such as radiation therapy (RT), or radiation plus concurrent chemotherapy (CRT). It is clear from the rate of loco-regional or distant failures that more accurate methods of risk stratification would greatly improve outcomes for OSCC patients. This requires biomarkers to identify patients that will benefit from adjuvant RT or CRT but currently there are no validated molecular biomarkers that have been clinically implemented for the personalized treatment of OSCC. In addition to biomarkers for better risk stratification, there is also a need for novel therapeutic strategies leading to improved outcomes. Recently patient-derived xenografts (PDXs) have been shown to faithfully recapitulate human tumor biology and predict drug responses, supporting their relevance as preclinical models for new drug development. Upon subcutaneous implantation of HNSCC specimens into NOD/SCID/IL2Rγ-/- mice, 161 of 243 samples (66%) successfully formed patient-derived xenografts (PDX). Using univariable and multivariable analyses, the ability to form a PDX correlated significantly with adverse clinical outcomes, and specifically, patients with palpable PDX-formation within 8 weeks experienced particularly poor outcomes (hazard ratio for overall survival = 3.0). A cohort of engrafting and non-engrafting samples were sequenced using a targeted sequencing panel designed for both mutational and copy number alteration detection. The overall frequency of somatic genomic alterations detected was similar to The Cancer Genome Atlas cohort and interestingly, successful engraftment correlated to amplification of the CCND1 gene. Twelve PDX models were treated with the CDK4/6 inhibitor, abemaciclib; 5 of 6 models with CCND1 amplifications and/or CDKN2A mutations responded to abemaciclib treatment, whereas only 1 of 6 models lacking these alterations responded. These results demonstrate the potential of using PDX models to identify novel targeted therapies for HNSCC patients who have the poorest outcomes. In the future, PDX avatars could also be exploited to individualize treatment for patients at high risk of relapse following definitive treatment. Citation Format: Christina Karamboulas, Jeffrey P. Bruce, Andrew J. Hope, Jalna Meens, Shao Hui Huang, Jie Su, Fei-Fei Liu, Trevor J. Pugh, Scott V. Bratman, Wei Xu, Laurie E. Ailles. Patient-derived xenografts for prognostication and personalized treatment for head and neck squamous cell carcinoma [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 1033.
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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) | 0,002 | 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 ».