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Enregistrement W4297216396 · doi:10.1093/dote/doac051.315

315. PATIENT-DERIVED ESOPHAGEAL ADENOCARCINOMA ORGANOIDS TREATED WITH CHEMOTHERAPEUTIC AGENTS MAY PREDICT TUMOR RESPONSE IN VIVO

2022· article· en· W4297216396 sur OpenAlexaff
Jarlath Bolger, Jonathan Allen, Nikolina Radulovich, Christine Ng, Frances Allison, Yvonne Bach, Akhi Akhter, Premalatha Shathasivam, Elena Elimova, Ming‐Sound Tsao, Gail Darling, Jonathan Yeung

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Esophagus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePaclitaxelIrinotecanCisplatinInternal medicineOncologyTaxaneIn vivoAdenocarcinomaEsophageal cancerNeoadjuvant therapyGastroenterologyCancerChemotherapyColorectal cancerBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current management of locally-advanced esophageal adenocarcinoma (EAC) includes neoadjuvant therapy; however, there are no robust markers that predict treatment response. While 25% of patients will have a complete pathological response, up to 40% will have little or no response. Identification of this non-responsive subgroup prior to treatment could allow personalization of induction regimens. This study aims to determine the feasibility of using patient-derived organoids (PDOs) generated from EAC to predict induction treatment response. PDOs were generated from endoscopic biopsies taken pre-treatment in patients with locally advanced (LA) or metastatic (M) esophageal cancer. For those with LA disease, samples were also taken post-resection. PDOs were established, passaged, then treated with a drug panel of platinum-based drugs, taxane-based drugs, topoisomerase inhibitors and 5-flurouracil. Treatment response curves and growth metrics were mapped back to treatment response, based on pathological tumor regression grade in the LA group and clinical response based on cross-sectional imaging in the M group. 19 organoids from 7 LA tumors and 10 organoids from 8 M tumors were treated. For LA PDOs, there were significant correlations between cisplatin IC50 (p = 0.007), EC50 (p = 0.002) and TRG. There was a correlation between paclitaxel AUC and TRG (p = 0.02). There were no correlations with irinotecan or 5-FU drug metrics and TRG. For M PDOs, there was a correlation between cisplatin and clinical response for AUC (p = 0.04), and a trend for IC50 (p = 0.07). There were also correlations between paclitaxel and clinical response for IC50 (p = 0.04) and AUC (p = 0.01). There were no correlations with irinotecan or 5-FU. Treatment responses of EAC PDOs treated in vitro with standard chemotherapeutic agents may predict clinical response in the corresponding patient’s tumor. A PDO model may form the basis for screening therapeutic agents in the neoadjuvant window, allowing the development of truly personalized neoadjuvant strategies.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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