Abstract 2516: Analysis of CLL Celllular Environment and Response (ACCER) is a novel method to understand the microenvironment in CLL
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microenvironments such as lymph nodes and bone marrow allow chronic lymphocytic leukemia (CLL) cells to survive after drug treatments. There are limited methods to study the to study the contribution of the microenvironment. We have adapted a solid tumour microenvironment cell culture system that provides elements of the CLL microenvironment called Analysis of CLL Cellular Environment and Response (ACCER). We optimized the cell number for patient’s primary CLL cells and HS-5 human bone marrow stromal cell line that will give sufficient cell number and viability with the ACCER. We then determined the amount of collagen type 1 to give the best extracellular matrix to seed CLL cells to the membrane. Finally, we determined that ACCER provide CLL cell protection against cell death following treatment with fludarabine and ibrutinib compared to co-culture conditions. This describes novel microenvironment model to investigate factors that promote drug resistance and cell survival in CLL. In the future, this will further validate new treatment strategies to overcome microenvironmental CLL cell survival signals. Citation Format: Spencer Gibson, Tricia Choquette, Elizabeth S. Henson, Xioyan Yang, James B. Johnston. Analysis of CLL Celllular Environment and Response (ACCER) is a novel method to understand the microenvironment in CLL [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 2516.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».