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Enregistrement W4309191349 · doi:10.1158/1538-7445.panca22-a064

Abstract A064: High-throughput organoid drug screening to identify molecular vulnerabilities in pancreatic cancer

2022· article· en· W4309191349 sur OpenAlexaff
Irene Y. Xie, Zhen-Mei Liu, Karen Ng, Eugenia Flores‐Figueroa, Gun Ho Jang, Amy X. Zhang, Stephanie Ramotar, Anna Dodd, Julie M. Wilson, Grainne M. O’Kane, Jennifer J. Knox, Steven Gallinger, Faiyaz Notta

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganoidKRASPancreatic cancerDrug repositioningDrug discoveryCancerCDKN2AMedicineDrugTranscriptomeTargeted therapyBiologyComputational biologyBioinformaticsOncologyCancer researchInternal medicinePharmacologyGeneColorectal cancerGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a lethal cancer that typically presents at the advanced or metastatic stage. Although some patients achieve partial responses with chemotherapy, most tumors progress rapidly and become resistant to therapy. Finding targeted therapy for PDAC remains a major challenge due to the therapeutic intractability of the four major drivers (KRAS, TP53, CDKN2A, SMAD4), and the diversity in secondary alterations driven by genomic instability. We hypothesize that this genomic complexity exposes unique molecular vulnerabilities in each patient which may be uncovered by phenotypic screening. Patient derived organoids are a novel 3-D cell culture model which can reliably expand tumors ex vivo and recapitulate genomic, transcriptomic, and drug response characteristics of the patient. Most organoid work has focused on predicting patient response to standard chemotherapy or a small number of targeted therapies, but to date there has been no effort to systematically profile a large number of agents with integrated genomic and transcriptomic data. This will allow us to define the molecular basis of patient-specific drug vulnerabilities and identify biomarkers for drug repurposing and discovery specific to PDAC. To define the functional genomic landscape of drug response in PDAC, we optimized a high-throughput drug screening platform for rapid drug profiling in organoid models with matched WGS and RNAseq. Retrospective screening of 2935 FDA-approved and investigational drugs in a cohort of 58 primary and metastatic organoids identified 799 drugs with cytotoxic activity in at least one organoid. 600 drugs were cherry-picked to enrich for diverse mechanisms of action and dose-response curve validation was performed. Drug sensitivity profiles were highly organoid-specific, and all organoids had unique sensitivities when responses were compared across the cohort. Integration of functional and molecular profiling revealed known gene-drug associations such as MDM2 inhibitor activity in TP53 wildtype organoids, but also identified novel associations such as anagrelide sensitivity in an organoid with high PDE3A expression, which has recently been linked to interactions between PDE3A and the poorly characterized Schlafen 12 protein. Anti-tumor activity of anagrelide validated in a xenograft model. Our work highlights the utility of patient-derived organoids for phenotypic drug screening and biomarker discovery, which we plan to investigate further in an upcoming prospective trial. Citation Format: Irene Y Xie, Zhen-Mei Liu, Karen Ng, Eugenia Flores-Figueroa, Gun Ho Jang, Amy X. Zhang, Stephanie Ramotar, Anna Dodd, Julie Wilson, Grainne M. O'Kane, Jennifer J. Knox, Steven Gallinger, Faiyaz Notta. High-throughput organoid drug screening to identify molecular vulnerabilities in pancreatic cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Pancreatic Cancer; 2022 Sep 13-16; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(22 Suppl):Abstract nr A064.

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)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,345 · 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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