A community‐based lung cancer rapid tissue donation protocol provides high‐quality drug‐resistant specimens for proteogenomic analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For the advancement of cancer research, the collection of tissue specimens from drug-resistant tumors after targeted therapy is crucial. Although patients with lung cancer are often provided targeted therapy, post-therapy specimens are not routinely collected due to the risks of collection, limiting the study of targeted therapy resistance mechanisms. Posthumous rapid tissue donation (RTD) is an expedient collection process that provides an opportunity to understand treatment-resistant lung cancers. METHODS: Consent to participate in the thoracic RTD protocol was obtained during patient care. When death occurred, tumor and paired non-tumor, cytology, and blood specimens were collected within 48 hours and preserved as formalin-fixed and frozen specimens. Tissue sections were evaluated with hematoxylin and eosin staining and immunohistochemistry (IHC) against multiple biomarkers, including various programmed death ligand 1 (PD-L1) clones. Next-generation sequencing was performed on 13 specimens from 5 patients. RESULTS: Postmortem specimens (N = 180) were well preserved from 9 patients with lung cancer. PD-L1 IHC revealed heterogeneity within and between tumors. An AGK-BRAF fusion was newly identified in tumor from a donor with a known echinoderm microtubule-associated protein-like 4 to anaplastic lymphoma kinase (EML4-ALK) fusion and history of anaplastic lymphoma kinase (ALK) inhibitor therapy. RNA expression analysis revealed a clonal genetic origin of metastatic cancer cells. CONCLUSIONS: Post-therapy specimens demonstrated PD-L1 heterogeneity and an acyl glycerol kinase to B-rapidly accelerated fibrosarcoma (AGK-BRAF) fusion in a patient with an EML4-ALK-positive lung adenocarcinoma as a potential resistance mechanism to ALK inhibitor therapy. Rapid tissue donation collection of postmortem tissue from lung cancer patients is a novel approach to cancer research that enables studies of molecular evolution and drug resistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».