Abstract 5489: Utilization of cancer cell line screening and bioinformatic analyses to identify optimal developmental pathways for the novel anticancer agent BOLD-100
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cell line screening of unique compounds can provide mechanistic insights and identify optimal drug combination partners. Bioinformatics analysis of cell screen data and correlation to publicly available datasets can support identification of appropriate patient populations for subsequent preclinical and clinical development. BOLD-100 is a first-in-class ruthenium-based anticancer agent currently being tested in a Phase 1b/2a clinical trial in combination with FOLFOX in the treatment of advanced gastrointestinal cancers. BOLD-100 works by altering the unfolded protein response through selective GRP78 inhibition; and inducing reactive oxygen species which causes DNA damage and cell cycle arrest. Collectively, these result in cell death in a range of different cancer types, and in combination with many different classes of anticancer agents. To determine optimal indications for BOLD-100 development, BOLD-100 was tested against 316 cancer cell lines in 72-hour Cell Titer Glo assays with downstream bioinformatic analysis and validation experiments. Multiple cancer types showed preferential response to BOLD-100, including bladder, esophageal, pancreatic, multiple myeloma and ovarian cancers. Subtype analysis identified potential populations of increased responsiveness, including in bladder cancer where BOLD-100 had increased response in luminal and mixed subtypes, as compared to basal subtypes. Utilizing bladder cancer as a case study, subsequent combination testing of BOLD-100 in combination with fluorouracil or cisplatin demonstrated that BOLD-100 enhanced cell death across different bladder cancer cell lines through synergistic interactions with these standard-of-care agents. The pan-cancer response profile of BOLD-100 was compared against 449 other anticancer drug responses that are part of the GDSC database. BOLD-100 displayed limited correlation with existing drugs, suggesting a unique mechanism of action and clinical utility where standard-of-care agents have limited efficacy. Pharmacogenomic analysis of the cell screen data indicated potential pathways and genes of relevance to BOLD-100 response, including increased response in KRAS-mutant cancers. Collectively, BOLD-100 showed a unique sensitivity profile across a panel of over 300 cancer cell lines, identifying multiple potential indications for future development. Subsequent investigations into several cancer types of interest and drug combinations are ongoing. Citation Format: Paromita Raha, Brian Park, Adam Carie, Jim Pankovich, Mark Bazett. Utilization of cancer cell line screening and bioinformatic analyses to identify optimal developmental pathways for the novel anticancer agent BOLD-100 [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 5489.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».