Chemogenomic profiling of breast cancer patient-derived xenografts reveals targetable vulnerabilities for difficult-to-treat tumors
Notice bibliographique
Résumé
Subsets of breast tumors present major clinical challenges, including triple-negative, metastatic/recurrent disease and rare histologies. Here, we developed 37 patient-derived xenografts (PDX) from these difficult-to-treat cancers to interrogate their molecular composition and functional biology. Whole-genome and transcriptome sequencing and reverse-phase protein arrays revealed that PDXs conserve the molecular landscape of their corresponding patient tumors. Metastatic potential varied between PDXs, where low-penetrance lung micrometastases were most common, though a subset of models displayed high rates of dissemination in organotropic or diffuse patterns consistent with what was observed clinically. Chemosensitivity profiling was performed in vivo with standard-of-care agents, where multi-drug chemoresistance was retained upon xenotransplantation. Consolidating chemogenomic data identified actionable features in the majority of PDXs, and marked regressions were observed in a subset that was evaluated in vivo. Together, this clinically-annotated PDX library with comprehensive molecular and phenotypic profiling serves as a resource for preclinical studies on difficult-to-treat breast tumors.
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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 ».