Primary and recurrent glioma patient-derived orthotopic xenografts (PDOX) represent relevant patient avatars for precision medicine
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Patient-derived cancer models are essential tools for studying tumor biology and preclinical interventions. Here, we show that glioma patient-derived orthotopic xenografts (PDOXs) enable long-term propagation of patient tumors and represent clinically relevant patient avatars. We created a large collection of PDOXs from primary and recurrent gliomas with and without mutations in IDH1 , which retained histopathological, genetic, epigenetic and transcriptomic features of patient tumors with no mouse-specific clonal evolution. Longitudinal PDOX models recapitulate the limited genetic evolution of gliomas observed in patient tumors following treatment. PDOX-derived standardized tumor organoid cultures enabled assessment of drug responses, which were validated in mice. PDOXs showed clinically relevant responses to Temozolomide and to targeted treatments such as EGFR and CDK4/6 inhibitors in (epi)genetically defined groups, according to MGMT promoter and EGFR/CDK status respectively. Dianhydrogalactitol, a bifunctional alkylating agent, showed promising potential against glioblastoma. Our study underlines the clinical relevance of glioma PDOX models for translational research and personalized treatment studies.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».