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Enregistrement W4213012668 · doi:10.15252/emmm.202114552

A clinically compatible drug‐screening platform based on organotypic cultures identifies vulnerabilities to prevent and treat brain metastasis

2022· article· en· W4213012668 sur OpenAlexaff
Lucía Zhu, Diana Retana, Pedro García‐Gómez, Laura Álvaro‐Espinosa, Neibla Priego, Mariam Masmudi‐Martín, Natalia Yebra, Lauritz Miarka, Elena Hernández‐Encinas, Carmen Blanco‐Aparicio, Sonia Martı́nez, Cecilia Sobrino, Nuria Ajenjo, María-Jesús Artiga, Eva Ortega‐Paino, Raúl Torres, Sandra Rodríguez, Riccardo Soffietti, Luca Bertero, Paola Cassoni, Tobias Weiß, Javier Muñoz, Juan Manuel Sepúlveda-Sánchez, P. González, Luis Jiménez‐Roldán, Luis Miguel Moreno-Gómez, Olga Esteban, Ángel Pérez‐Núñez, Aurelio Hernández‐Laín, Óscar Toldos, Yolanda Ruano, Lucía Alcázar, Guillermo Blasco, J.F. Alén, Eduardo Caleiras, Miguel Lafarga, Diego Megı́as, Osvaldo Graña‐Castro, Carolina Nör, Michael D. Taylor, Leonie S. Young, Damir Varešlija, Nicola Cosgrove, Fergus J. Couch, Lorena Cussó, Manuel Desco, Silvana Mourón, Miguel Quintela-Fandiño, Michael Weller, Joaquı́n Pastor, Manuel Valiente, Adolfo de la Lama‐Zaragoza, Lourdes Calero‐Felix, Concepcion Fiaño‐Valverde, Pedro David Delgado‐López, Antonio Montalvo‐Afonso, Mar Pascual‐Llorente, Ángela Díaz‐Piqueras, SH Nam‐Cha, Gerard Plans Ahicart, Elena Martínez‐Sáez, Santiago Ramón y Cajal, Pilar Nicolás

Notice bibliographique

RevueEMBO Molecular Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilInstituto de Salud Carlos IIIHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversität ZürichCentro Nacional de Investigaciones CardiovascularesDipartimenti di EccellenzaBristol-Myers SquibbScience Foundation IrelandFundació la Marató de TV3Worldwide Cancer ResearchFundación Científica Asociación Española Contra el CáncerFundación Ramón ArecesPromedica StiftungComunidad de MadridNational Cancer InstituteMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaMelanoma Research AllianceBoehringer Ingelheim FondsMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Gobierno de EspañaCancer Research Institute
Mots-clésDrugBrain metastasisMetastasisDrug discoveryMedicineDrug traffickingComputational biologyCancer researchBiologyBioinformaticsPharmacologyInternal medicineCancerPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a medium-throughput drug-screening platform (METPlatform) based on organotypic cultures that allows to evaluate inhibitors against metastases growing in situ. By applying this approach to the unmet clinical need of brain metastasis, we identified several vulnerabilities. Among them, a blood-brain barrier permeable HSP90 inhibitor showed high potency against mouse and human brain metastases at clinically relevant stages of the disease, including a novel model of local relapse after neurosurgery. Furthermore, in situ proteomic analysis applied to metastases treated with the chaperone inhibitor uncovered a novel molecular program in brain metastasis, which includes biomarkers of poor prognosis and actionable mechanisms of resistance. Our work validates METPlatform as a potent resource for metastasis research integrating drug-screening and unbiased omic approaches that is compatible with human samples. Thus, this clinically relevant strategy is aimed to personalize the management of metastatic disease in the brain and elsewhere.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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