Patient-Derived Organoid Model in the Prediction of Chemotherapeutic Drug Response in Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
As an emerging technology in precision medicine, the patient-derived organoid (PDO) technology has been indicated to provide novel modalities to judge the sensitivity of individual tumors to cancer drugs. In this work, an in vitro model of colorectal cancer (CRC) was established using the PDO culture, and it is demonstrated that the PDO samples preserved, to a great extent, the histologic features and marker expression of the original tumor tissues. Subsequently, cancer drugs 5-FU, oxaliplatin, and irinotecan were selected and screened on five CRC PDO samples, while the patient-derived organoid xenograft (PDOX) model was applied for comparison. The receiver operating characteristic (ROC) curve was drawn according to the IC 50 data from the PDO model and the relative tumor proliferation rate (T/C%) from PDOX. Interestingly, the area under the ROC curve was 0.84 (95% CI, 0.64–1.04, P value = 0.028), which suggested that the IC 50 of cancer drugs from the PDO model was strongly correlated with PDOX responses. In addition, the optimal sensitivity cutoff value for drug screening in CRC PDOs was identified at 10.35 μM, which could act as a reference value for efficacy evaluation of 5-FU, oxaliplatin, and irinotecan in the colorectal cancer drug screening. Since there are no unified criteria to judge the sensitivity of drugs in vitro, our work provides a method for establishing in vitro evaluation criteria via PDO and PDOX model using the patient tissues received from local hospitals, exhibiting potential in clinical cancer therapy and precision medicine.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».