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Enregistrement W2955828947 · doi:10.1158/1538-7445.pedca19-a45

Abstract A45: Targeted drug therapies for osteosarcoma

2020· article· en· W2955828947 sur OpenAlexaboutno aff
Leanne C. Sayles, Marcus R. Breese, Henry J. Martell, Alex G. Lee, Stanley G. Leung, Avanthi Tayi Shah, E. Alejandro Sweet‐Cordero

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPTENMedicineDiseaseCancerCancer researchSomatic cellOncologyBioinformaticsPI3K/AKT/mTOR pathwayInternal medicineBiologyGeneticsGeneSignal transduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Osteosarcoma (OS) is a highly aggressive cancer that has had no new treatments options in over 30 years. OS is a heterogeneous disease that is characterized by widespread and recurrent somatic copy-number alterations (SCNAs) with relatively few recurrent point mutations. Our laboratory has recently published that SCNAs contain key oncogenic drivers that can be used to identify patient-specific candidates for targeted therapies (Sayles, Breese, et al., Cancer Discovery Jan. 2019). Using patient-derived tumor xenografts (PDX), we demonstrated that targeting of patient-specific oncogenes within SCNAs leads to significant decrease in tumor burden. However, no single-agent therapy was able to regress tumors completely, suggesting that combination therapies would be required for disease management. In order to assess the applicability of our PDX models to the patient tumor and the stability of the oncogenes within SCNAs, we performed whole-genome sequencing (WGS). We observed that SCNAs are highly stable across samples from the same patient in addition to multiple PDX passages and PDX-derived cell lines, highlighting the equivalence between the PDX models and their derived cell lines to the human disease. This allows us to use the PDX cell lines as a surrogate for the identification of combination drug therapies that may be of benefit in OS. Currently, we have generated 6 PDX cell lines that encompass the most common SCNAs observed in patients, including MYC, CCNE1, and CDK4 gain and alterations in the PI3K/PTEN pathway. We have performed a single-agent drug screen with 38 agents and have identified several efficacious compounds, including HDAC inhibitors and cell cycle and Wee1 inhibitors. We also observed a differential response between PDX cell lines to various chemotherapeutics, including gemcitabine, paclitaxel, and SN-38. We are currently testing combination drug therapies in vitro and will validate using our PDX xenografts in vivo. While these experiments are still ongoing, we can report that MYC-driven OS PDX xenografts show a striking resensitization to cisplatin after AURKB inhibitor (barasertib) pretreatment. We have 2 aggressive PDX models with high MYC amplification generated from metastatic lesions. These PDX models are resistant to cisplatin, which is part of the standard of care. We treated these PDX with barasertib and then with cisplatin for two cycles. This resulted in a decrease in tumor volume for the combination therapy compared to vehicle or either single agent alone. Additionally, we observed retention of the platinum adduct 24 hrs after cisplatin dosing only when tumors were pretreated with barasertib. Further work is needed to assess the mechanism of this synergy and whether it can be of use in other SCNA-driven OS and to identify other possible combination therapies that could be of importance in this disease. Citation Format: Leanne C. Sayles, Marcus R. Breese, Henry Martell, Alex G. Lee, Stanley Leung, Avanthi T. Shah, E. Alejandro Sweet-Cordero. Targeted drug therapies for osteosarcoma [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on the Advances in Pediatric Cancer Research; 2019 Sep 17-20; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(14 Suppl):Abstract nr A45.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
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