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Enregistrement W4282975806 · doi:10.1158/1538-7445.am2022-2625

Abstract 2625: Personalized chemotherapy treatments for microsatellite instable tumors

2022· article· en· W4282975806 sur OpenAlexaff
Adam Hoffman, Sanjima Pal, Veena Sangwan, Lorenzo Ferri

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrosatellite instabilityOrganoidCancerChemotherapyMedicineCancer researchBiologyMutationOncologyBioinformaticsInternal medicineMicrosatelliteGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Esophagogastric adenocarcinomas with microsatellite instability (MSI) high status often display chemoresistance, as the current therapies are ineffective. It is hypothesized that the poor response of MSI-high esophagogastric adenocarcinomas to therapies is due to the extensive genomic mutational heterogeneity, which can be overcome by identifying, stratifying, and targeting multiple genetic alterations concurrently. The goals of this project are to: 1) Identify a matched retrospective cohort of 20 MSI-high to 20 microsatellite stable organoids, derived from biobanked tumor tissue. 2) Analyze mismatch repair protein function/loss, to confirm that the primary tumor microsatellite status is recapitulated in 3D organoid models. 3) Test standard of care chemotherapies, and explore alternative approaches to prevent chemoresistance by evaluating targeted agents based on genomic sequencing. Methods: Patient-derived organoids grow for ~14 days, after which they are enzymatically disrupted and plated in Matrigel. I will confirm that the organoid models accurately represent clinal response, by treating them with the same chemotherapy received by the patient. 10 different drug concentrations are added in triplicate using a drug dispenser, then after 72 hours, organoid viability is determined with a plate reader. Results: Genomic characterization of 13/226 MSI-high cases has been conducted with a 234 gene gastric cancer specific panel to identify and target genomic alterations. Preliminary robotic drug screens guided by these mutation profiles have been conducted, yielding promising alternative treatments. Conclusions: By targeting the particular mutations found in MSI-high patients, it could help explain the chemoresistance mechanism, so promising personalized treatment approaches for esophagogastric adenocarcinomas can be clinically implemented. Sources of Funding: This project is funded by the Inez and Willena Beaton Award in Oncology, valued at $7,500 and provided by the RI-MUHC. The operating grants that support the research are $120,000 over 2 years from the Cancer Research Society, and $1,200,000 USD over 3 years given by the Department of Defense. Citation Format: Adam Hoffman, Sanjima Pal, Veena Sangwan, Lorenzo Ferri. Personalized chemotherapy treatments for microsatellite instable tumors [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr 2625.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations0
Publié2022
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