A High-throughput Approach to Identify Effective Systemic Agents for the Treatment of Anaplastic Thyroid Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the use of aggressive multimodality treatment, most anaplastic thyroid carcinoma (ATC) patients die within a year of diagnosis. Although the combination of BRAF and MEK inhibitors has recently been approved for use in BRAF-mutated ATC, they remain effective in a minority of patients who are likely to develop drug resistance. There remains a critical clinical need for effective systemic agents for ATC with a reasonable toxicity profile to allow for rapid translational development. MATERIAL AND METHODS: Twelve human thyroid cancer cell lines with comprehensive genomic characterization were used in a high-throughput screening (HTS) of 257 compounds to select agents with maximal growth inhibition. Cell proliferation, colony formation, orthotopic thyroid models, and patient-derived xenograft (PDX) models were used to validate the selected agents. RESULTS: Seventeen compounds were effective, and docetaxel, LBH-589, and pralatrexate were selected for additional in vitro and in vivo analysis as they have been previously approved by the US Food and Drug Administration for other cancers. Significant tumor growth inhibition (TGI) was detected in all tested models treated with LBH-589; pralatrexate demonstrated significant TGI in the orthotopic papillary thyroid carcinoma model and 2 PDX models; and docetaxel demonstrated significant TGI only in the context of mutant TP53. CONCLUSIONS: HTS identified classes of systemic agents that demonstrate preferential effectiveness against aggressive thyroid cancers, particularly those with mutant TP53. Preclinical validation in both orthotopic and PDX models, which are accurate in vivo models mimicking tumor microenvironment, may support initiation of early-phase clinical trials in non-BRAF mutated or refractory to BRAF/MEK inhibition ATC.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».