Clinical, pathological and genetic predictors of patient-derived xenograft (PDX) engraftment in <i>EGFR</i>-mutated lung adenocarcinoma (LUAD).
Notice bibliographique
Résumé
3110 Background: PDX are useful preclinical models to study drug response and resistance. Different specimen types have been used to generate PDX models including histological (surgery and CT-guided biopsy) and cytological preparations (EBUS and pleural effusions). We hypothesize that engraftment is not stochastic and is affected by many factors including sample type and tumor pathological and molecular properties. To improve sample selection and cost-effectiveness of PDX experiments, we investigated clinical, histological and genetic correlates of engraftment in EGFR-mutated LUAD. Methods: We assessed PDX engraftment from 96 surgical resections, 13 CT-guided biopsies, 21 EBUS and 14 pleural effusions of EGFR-mutated LUAD. Sixty-five samples, including 6 engrafted (XG) and 54 non-engrafted (noXG) were evaluated by exome sequencing. Results: Engraftment was successful in 9/96 (9%) surgical resections, 6/13 (46%) CT-guided biopsies, and 0/35 cytological samples. Biopsies taken at time of treatment failure (compared to treatment naive biopsies) correlated with greater engraftment (p=0.007, AUC = 0.68). Multivariable regression analysis of clinical variables at the time of sampling identified advanced (vs early) stage (p = 0.003) and histological (vs cytological) preparations (p < 0.001) as the strongest predictors of engraftment (AUC = 0.79). Among tumor histologic features, solid (vs lepidic, acinar and papillary) pattern was associated with greater engraftment (p < 0.001). Presence of EGFR-T790M (p = 0.004) and TP53 (p = 0.009) mutations were associated with greater engraftment; all XG samples carried TP53 mutations. EGFR-Ex19del (p = 0.076) showed a trend towards engraftment whereas EGFR-L858R (p = 0.086) trended towards non-engraftment. Conclusions: Advanced stage, post-therapy tumors, T790M+ and TP53+ EGFR-mutated LUAD samples obtained for histological processing are more likely to engraft as PDXs. Despite low engraftment rates, these models are useful to study novel therapeutic strategy and elucidation of resistance mechanisms.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».