Abstract 44: Characterization and targeting of a temporal micro-metastatic signature in human brain metastases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metastases to the brain (BM) are the most common neoplasms to affect the adult central nervous system, arising in 40% of cancer patients and at a rate 10 times greater than primary brain tumors. Despite the prevalence and poor survival rates, therapeutic strategies for BM remain limited, and a substantial cause is the lack of proper preclinical models available to interrogate the intricacies of BM development. Previous work in our lab utilized BM samples from patient-derived lung-to-brain metastases to successfully establish clinically relevant in vivo models of BM. Here we further characterized the cells responsible for BM, termed brain metastasis initiation cells (BMIC). Patient-derived BMICs were injected via intracranial (BT), intracardiac (IC) and intrathoracic (IT) routes into NOD/SCID mice and re-isolated at different stages of metastatic progression. We isolated cells from primary lung tumors (LT), cells injected via intra-thoracic route that crossed the blood brain barrier to seed the brain forming micro-metastases (BMIT), and cells injected via intracardiac route that seeded large macro-metastases (BMIC). Through RNA sequencing we determined cells from BMIT (micro-metastasis stage) to retain a vastly different genetic profile compared to BMICs isolated at other stages of metastasis. Several of these genes belonged to pathways implicated in autonomic central nervous system neoplasms and neural development. Through connectivity mapping of BMIT profiles we discovered drugs that could inhibit the micro-metatsasis signature, and further in vitro validation revealed apomorphine to reduce BMIC sphere formation and proliferation. In vivo treatment with apomorphine blocked both micro- and macro-metastatic stages of our BMIC model. Of 5 BMIT genes identified to be specifically targeted by apomorphine, KIF16B, TESK2 and SEPW1 were shown to have significant value when applied as an independent prognostic signature in a cohort of lung adenocarcinoma patients. Future work will further validate the efficacy of apomorphine in targeting BMICs in primary lung cancer patient samples. With this work we present a possible new avenue for therapeutic targeting toward the prevention of BM development, where it is anticipated to transform a uniformly fatal disease into one that is eminently more treatable. Citation Format: Mohini Singh, Chitra Venugopal, Tomas Tokar, Nicole McFarlane, Minomi Subhapanditha, David Bakhshinyan, Maleeha Qazi, Parvez Vora, Neil Savage, Naresh K. Murty, Igor Jurisica, Sheila K. Singh. Characterization and targeting of a temporal micro-metastatic signature in human brain metastases [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 44.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».