Abstract 5959: Dissecting the stromal drivers of gastroesophageal adenocarcinoma chemoresistance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gastroesophageal adenocarcinoma (GEA) is the fastest rising cancer in North America. Over the course of five years, the survival rate is <20%, creating an urgent need for appropriate treatments against GEA. Currently, providing patients with peri-operative systemic docetaxel triplet-based chemotherapy (DCF or FLOT) is the most effective approach to treat GEA. Despite this, for 50% of patients that do present an initial response to therapy, the tumor returns due to pre-existing or newly acquired resistance (i.e., chemoresistance) by the cancer. Researchers have shifted their focus to the tumor microenvironment (TME) as one of the factors influencing chemoresistance in patients. The TME is composed of tumor cells, immune cells and their secreted products, as well as fibroblasts. The components of the TME have been shown to interact with one another to influence tumor growth and progression. Fibroblasts are wound-healing cells that can be transformed into cancer-associated fibroblasts (CAFs) in response to stress and the release of inflammatory products. CAFs are the most abundant cells in the TME, yet their role in the chemoresponse of GEA is still unclear. Previous studies on other cancer types demonstrated that CAF expression is distinct between chemoresistant and chemo-sensitive tumors and certain CAF subpopulations may confer this resistance. This project will investigate the role of CAFs in the chemo-response of GEA using patient-derived organoids (PDOs) and CAFs from >200 GEA patients. A single-cell RNA sequencing atlas developed from >30 GEA DCF- or FLOT-treated patient samples will be used to identify CAF markers and targetable processes. CAF sub-populations will then be elucidated and correlated to tumor response. IF, FACS, and ELISA will be performed for subsequent CAF marker validation and characterization. Ex vivo drug testing with DCF or FLOT will be conducted on PDO-CAF co-cultures to recapitulate their drug response. Citation Format: Kulsum Tai, Sanjima Pal, Julie Bérubé, Iris Kong, Adam Hoffman, Swneke Bailey, Aki Kirbizakis, Sui Huang, Michael Strasser, David Gibbs, Nicholas Bertos, Veena Sangwan, Lorenzo Ferri. Dissecting the stromal drivers of gastroesophageal adenocarcinoma chemoresistance [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 5959.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».