Abstract 5526: State-of-the-art biobanking of gastroesophageal adenocarcinoma samples: Integrating non-viable biospecimens with 3D and 2D cell models and their characterization, validation, and utilization of cell models for precision oncology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traditionally, biobanking platforms have collected and stored non-viable biological specimens such as serum, plasma, and fresh-frozen or formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissues. These constitute key resources for clinical and contemporary genomics, transcriptomics, and proteomics studies. However, such specimens cannot be used for studies involving drug testing, high throughput target validation, and implementation for personalized medicine. Next-generation biobanking strategies rectify this issue by combining the collection of non-viable samples from patients with the propagation of viable tissue fractions as in vitro 2D and 3D cell models or in vivo xenograft models. Such cutting-edge biobanking strategies enable downstream cell-based high-throughput functional assays promoting the discovery of therapeutic targets or assessing treatment responses and resistance to treatment. Here, we provide comprehensive details of our establishment of a state-of-the-art biobanking platform for gastroesophageal adenocarcinoma (GEA) samples (n=389). Our approach opens new directions for understanding disease biology and conducting translational cancer studies. Patient-derived 2D cells (n=376), organoids (PDOs) (n=185), and xenografts (PDXs) (n= 99) included in our pipeline retain crucial features of the original human tumors, serving as valuable tools for clinical and experimental analyses in the context of precision oncology. We also discuss the entire approach of next-generation biobanking and emphasize the importance of integrating the propagation of PDOs and PDXs simultaneously. In addition, we explain each protocol optimized to propagate patient tissue-derived cell models. We validate that these models recapitulate tissue heterogeneity and are relevant preclinical models. Taken together, we described each approach used to develop one of the largest next-level biobanks for GEA. Citation Format: Mingyang Iris Kong, Sanjima Pal, Julie Berube, France Bourdeau, Betty Giannias, Nicholas Bertos, Veena Sangwan, Lorenzo Ferri. State-of-the-art biobanking of gastroesophageal adenocarcinoma samples: Integrating non-viable biospecimens with 3D and 2D cell models and their characterization, validation, and utilization of cell models for precision oncology. [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 5526.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».