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Enregistrement W3211641557 · doi:10.1126/scitranslmed.abf4969

Assessing therapy response in patient-derived xenografts

2021· article· en· W3211641557 sur OpenAlexafffund
Janosch Ortmann, Ladislav Rampášek, Elijah Tai, Arvind Singh Mer, Ruoshi Shi, Erin Stewart, Céline Mascaux, Aline Fusco Fares, Nhu‐An Pham, Gangesh Beri, Christopher Eeles, Denis Tkachuk, Chantal Ho, Shingo Sakashita, Jessica Weiss, Xiaoqian Jiang, Geoffrey Liu, David W. Cescon, Catherine O′Brien, Sheng Guo, Ming‐Sound Tsao, Benjamin Haibe‐Kains, Anna Goldenberg

Notice bibliographique

RevueScience Translational Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchVector InstituteCanada Research ChairsPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchHospital for Sick ChildrenUniversité du Québec à MontréalToronto General HospitalUniversity Health NetworkSickKids FoundationUniversity of TorontoGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDrug responseIn vivoMedicineDrugOncologyPharmacologyComputational biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantifying response to drug treatment in mouse models of human cancer is important for treatment development and assignment, yet remains a challenging task. To be able to translate the results of the experiments more readily, a preferred measure to quantify this response should take into account more of the available experimental data, including both tumor size over time and the variation among replicates. We propose a theoretically grounded measure, KuLGaP, to compute the difference between the treatment and control arms. We test and compare KuLGaP to four widely used response measures using 329 patient-derived xenograft (PDX) models. Our results show that KuLGaP is more selective than currently existing measures, reduces the risk of false-positive calls, and improves translation of the laboratory results to clinical practice. We also show that outcomes of human treatment better align with the results of the KuLGaP measure than other response measures. KuLGaP has the potential to become a measure of choice for quantifying drug treatment in mouse models as it can be easily used via the kulgap.ca website.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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