Genetically Defined, Syngeneic Organoid Platform for Developing Combination Therapies for Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The paucity of genetically informed, immunocompetent tumor models impedes evaluation of conventional, targeted, and immune therapies. By engineering mouse fallopian tube epithelial organoids using lentiviral gene transduction and/or CRISPR/Cas9 mutagenesis, we generated multiple high-grade serous tubo-ovarian cancer (HGSC) models exhibiting mutational combinations seen in patients with HGSC. Detailed analysis of homologous recombination (HR)–proficient (Trp53−/−;Ccne1OE;Akt2OE;KrasOE), HR-deficient (Trp53−/−;Brca1−/−;MycOE), and unclassified (Trp53−/−;Pten−/−;Nf1−/−) organoids revealed differences in in vitro properties (proliferation, differentiation, and “secretome”), copy-number aberrations, and tumorigenicity. Tumorigenic organoids had variable sensitivity to HGSC chemotherapeutics, and evoked distinct immune microenvironments that could be modulated by neutralizing organoid-produced chemokines/cytokines. These findings enabled development of a chemotherapy/immunotherapy regimen that yielded durable, T cell–dependent responses in Trp53−/−;Ccne1OE;Akt2OE;Kras HGSC; in contrast, Trp53−/−;Pten−/−;Nf1−/− tumors failed to respond. Mouse and human HGSC models showed genotype-dependent similarities in chemosensitivity, secretome, and immune microenvironment. Genotype-informed, syngeneic organoid models could provide a platform for the rapid evaluation of tumor biology and therapeutics. Significance: The lack of genetically informed, diverse, immunocompetent models poses a major barrier to therapeutic development for many malignancies. Using engineered fallopian tube organoids to study the cell-autonomous and cell-nonautonomous effects of specific combinations of mutations found in HGSC, we suggest an effective combination treatment for the currently intractable CCNE1-amplified subgroup. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 211
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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 ».