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Enregistrement W4311708185 · doi:10.1093/bjs/znac404.035

OGC O03 Patient-derived oesophageal adenocarcinoma organoids may predict response to induction therapies in oesophageal cancer

2022· article· en· W4311708185 sur OpenAlexaff
Jarlath Bolger, Jonathan Allen, Nikolina Radulovich, Christine Ng, Frances Allison, Yvonne Bach, Premalatha Shathasivam, Ming‐Sound Tsao, Elena Elimova, Gail Darling, Jonathan Yeung

Notice bibliographique

RevueBritish journal of surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIrinotecanInternal medicinePaclitaxelOncologyOrganoidNeoadjuvant therapyAdenocarcinomaCancerCisplatinTaxaneComplete responseGastroenterologyChemotherapyColorectal cancerBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The current management of locally-advanced oesophageal adenocarcinoma (OAC) 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 and robust testing with alternative drug panels may help to generate personalised induction regimens. Patient derived organoids have shown some promise in other cancers as a model for personalised therapy. The aim of this study is to determine the feasibility of utilising PDOs to predict response to induction therapy. Methods 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 tumour regression grade in the LA group and clinical response based on cross-sectional imaging in the M group. Results 19 organoids from 7 LA tumours[YJ1] [JB2] and 10 organoids from 8 M tumours 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). For PDOs treated with irinotecan, there was an in-vitro response in 45% of organoids which had no clinical response to induction therapy. None of these patients received a topoisomerase inhibitor in their induction therapy. For PDOs treated with 5-FU, 41% of those with no response to induction therapy showed an in vitro response to treatment. Those organoids showing a response had not received 5-FU as part of induction. 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 in this subset. These results raise the possibility that the response of PDOs to drug treatments in vitro may in future be used to develop personalised drug induction regimens for patients with esophageal cancer. Conclusions Treatment responses of OAC 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 personalised neoadjuvant strategies. Further in vitro and in vivo testing is warranted to determine how these models may be applied to a clinical context.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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