A controlled trial of HNSCC patient‐derived xenografts reveals broad efficacy of PI3Kα inhibition in controlling tumor growth
Notice bibliographique
Résumé
Head and neck squamous cell carcinomas (HNSCCs) frequently harbor alterations in the PI3K/AKT/mTOR signaling axis, particularly in the PIK3CA gene. PI3K-targeted agents have therefore gained considerable preclinical and clinical interest as emerging therapies for HNSCC. Identification of predictive biomarkers of response would advance the clinical application of PI3K-targeted drugs for patients, in order to achieve maximal benefit. To date, studies of drug biomarkers have largely focused on screening cell lines, with much more limited in vivo testing, usually only as validation. This approach has rarely enabled accurate predictions of clinical efficacy. Recently, clinical trials of PDX models (PDX clinical trials) have been introduced as a preclinical approach to interrogate interpatient response heterogeneity. Already, PDX clinical trial responses have been demonstrated to correlate closely with patient outcomes. Here, using both an HNSCC specific, 28-cell line panel and a PDX clinical trial of 80 xenografts derived from 20 unique HNSCC tumors, we systematically examine patterns of response to PI3K inhibition in HNSCC. We find EGFR, AKT1 and CSMD1 copy number aberrations, but not PIK3CA mutations, to be associated with responsiveness to PI3K-targeted drugs. Further, we reveal PI3Kα inhibition to be almost globally tumoristatic in HNSCC xenografts regardless of PIK3CA mutational status, emphasizing its potential as a stabilizing neoadjuvant therapy for HNSCC patients.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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 ».