Generation and Characterization of Patient‐Derived Head and Neck, Oral, and Esophageal Cancer Organoids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Esophageal cancers comprise adenocarcinoma and squamous cell carcinoma, two distinct histologic subtypes. Both are difficult to treat and among the deadliest human malignancies. We describe protocols to initiate, grow, passage, and characterize patient‐derived organoids (PDO) of esophageal cancers, as well as squamous cell carcinomas of oral/head‐and‐neck and anal origin. Formed rapidly (<14 days) from a single‐cell suspension embedded in basement membrane matrix, esophageal cancer PDO recapitulate the histology of the original tumors. Additionally, we provide guidelines for morphological analyses and drug testing coupled with functional assessment of cell response to conventional chemotherapeutics and other pharmacological agents in concert with emerging automated imaging platforms. Predicting drug sensitivity and potential therapy resistance mechanisms in a moderate‐to‐high throughput manner, esophageal cancer PDO are highly translatable in personalized medicine for customized esophageal cancer treatments. © 2020 by John Wiley & Sons, Inc. Basic Protocol 1 : Generation of esophageal cancer PDO Basic Protocol 2 : Propagation and cryopreservation of esophageal cancer PDO Basic Protocol 3 : Imaged‐based monitoring of organoid size and growth kinetics Basic Protocol 4 : Harvesting esophageal cancer PDO for histological analyses Basic Protocol 5 : PDO content analysis by flow cytometry Basic Protocol 6 : Evaluation of drug response with determination of the half‐inhibitory concentration (IC 50 ) Support Protocol : Production of RN in HEK293T cell conditioned medium
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».