Patient-derived Tumor Xenograft and Organoid Models Established from Resected Pancreatic, Duodenal and Biliary Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Patient-derived xenograft (PDX) and their xenograft-derived organoid (XDO) models that recapitulate the genotypic and phenotypic landscape of patient cancers could help to advance research and lead to improved clinical management. PDX models were established from 276 pancreato-duodenal and biliary cancer resections. Initial, passage 0 (P0) engraftment rates were 59% (118/199) for pancreatic, 86% (25/29) for duodenal, and 37% (17/48) for biliary ductal tumors. Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), had a P0 engraftment rate of 62% (105/169). KRAS mutant and wild-type PDAC models were molecularly profiled, and XDO models were generated to perform initial drug response evaluations. Subsets of PDAC PDX models showed global copy number variants and gene expression profiles that were retained with serial passaging, and they showed a spectrum of somatic mutations represented in patient tumors. PDAC XDO models were established, with a success rate of 71% (10/14). Pathway activation of KRAS-MAPK in PDXs was independent of KRAS mutational status. Four wild-type KRAS models were characterized by one with EGFR (L747-P753 del), two with BRAF alterations (N486_P490del or V600E), and one with triple negative KRAS/EGFR/BRAF. Model OCIP256, characterized by BRAF (N486-P490 del), had activated phospho-ERK, which was effectively suppressed when using a combination of a pan-RAF inhibitor (LY3009120) and a MEK inhibitor (trametinib), and showed significant inhibition of growth in its XDO and corresponding PDX models. In conclusion, PDAC/duodenal adenocarcinoma have high success rates forming PDX/organoid and retain their phenotypic and genotypic features. These models may be effective tools to evaluate novel drug combinations therapies.
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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 | 0,000 |
| 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 ».