Abstract 4108: The use of conditionally reprogrammed cells for high throughput screening for novel drug combinations to treat drug resistant triple negative breast cancers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Triple negative breast cancer (TNBC) is the most aggressive form of breast cancer, with prognosis tightly dependent on its responsiveness to cytotoxic chemotherapy. Indeed, overcoming chemoresistance is a major unmet need in this disease. Patient derived xenografts (PDXs) are now widely used in research since they faithfully represent the patient's tumor. However, testing novel drug combinations is a challenge in these models since it is time consuming and quite expensive to test each novel combination. The development of conditionally reprogrammed cells (CRCs) offers the opportunity to perform high throughput screens on clinically relevant models in a more timely and less expensive manner. To this end, we developed a 7 CRCs from PDXs of drug-resistant TNBC tumors. We characterized these CRCs at the molecular level and validated drug resistance to confirm they matched treatment response in both clinical and PDX tumors from which they were derived. These CRCs underwent high-throughput screens of both compound and shRNA libraries of genes targeted by FDA-approved drugs to identify novel drug combinations as well as genetic vulnerabilities that could re-sensitize these cells to carboplatin or paclitaxel chemotherapy. We found that drugs such as mitomycin C and oxfendazole were putative chemo-sensitizers while genes such as ATR and CDK2 were identified as novel genetic vulnerabilities. Treatment of these drug-resistant cells with combinations of carboplatin with mitomycin C or with an ATR inhibitor resulted in synergistic growth inhibition in proliferation and colony formation assays. We are further validating these combinations in organoid models derived from PDXs. These results have the potential to lead to novel therapeutic strategies against chemoresistant TNBCs. Citation Format: Adriana Aguilar-Mahecha, Catherine Chabot, Nancy Santos-Martinez, Cedric Darini, Midhet Hajira, Tim Kong, Genevieve Morin, Sidong Huang, Morag Park, Mark Basik. The use of conditionally reprogrammed cells for high throughput screening for novel drug combinations to treat drug resistant triple negative breast cancers [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 4108.
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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) | 0,002 | 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 ».