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Enregistrement W2946907024 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.3110

Clinical, pathological and genetic predictors of patient-derived xenograft (PDX) engraftment in <i>EGFR</i>-mutated lung adenocarcinoma (LUAD).

2019· article· en· W2946907024 sur OpenAlexaff
Sebastião N. Martins-Filho, Jessica Weiss, Nhu‐An Pham, Michael Cabanero, Aline Fusco Fares, Erin Stewart, Devalben Patel, Judy McConnell, Penelope Ann Bradbury, Adrian G. Sacher, Natasha B. Leighl, Alexandria Grindlay, Frances Allison, Ming Li, Kazuhiro Yasufuku, Frances A. Shepherd, Nadeem Moghal, Ming‐Sound Tsao, Geoffrey Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdenocarcinomaBiopsyPathologicalLungPathologyLung cancerOncologyInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,397 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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