39. CHARACTERIZING NOVEL INHIBITORS OF BRAIN METASTASIS-INITIATING CELLS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND The incidence of brain metastases (BM) is tenfold higher than primary brain tumors. BM commonly originate from primary lung, breast, and melanoma tumors with a 90% mortality rate within one year of diagnosis. Current standard of care for BM includes surgical resection with concurrent chemoradiation, but does not extend median survival past 16 months, posing a large unmet need to identify novel therapies against BM. METHODS From a large in-house biobank of patient-derived BM cell lines, the Singh Lab has generated murine orthotopic patient-derived xenograft (PDX) models of lung, breast, and melanoma BM that recapitulate the stages of BM progression as seen in human patients. Using these three PDX models, we identified a population of “pre-metastatic” brain metastasis-initiating cells (BMICs) that are newly arrived in the brain but have yet to form detectable tumors. Pre-metastatic BMICs are not detectable in human patients but are important therapeutic targets with the potential to prevent BM in at-risk patients. RESULTS RNA sequencing of pre-metastatic BMICs from all three PDX primary tumor models with subsequent Connectivity Map analysis identified novel compounds that have the potential of killing all three types of BMICs. In particular, we identified two compounds that have selective killing of BMICs in vitro from all three primary tumor cohorts while sparing non-cancerous cells. We further characterized their ability to inhibit the self-renewal and proliferative properties of BMICs. Ongoing in vivo work will investigate the compounds’ preclinical utilities in preventing BM. CONCLUSION Identification of novel small molecules that target BMICs could prevent the formation of BM completely and dramatically improve the prognosis of at-risk cancer patients.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».