432. SINGLE-CELL RNA SEQUENCING OF MORPHOLOGICALLY-PURE PATIENT-DERIVED ORGANOIDS FROM ESOPHAGEAL ADENOCARCINOMA PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background We have successfully cultured esophageal adenocarcinoma (EAC) patient-derived organoids (PDOs) from endoscopic biopsies. These PDOs recapitulate the histological and molecular features of the originating tumour and frequently exhibit morphological heterogeneity within the same patient sample. The underlying biology of these morphologies and their relation to treatment response remains unknown. This study will examine the gene expression profile of morphologically pure organoids. Methods EAC tissue samples collected from patients were processed and embedded into Matrigel to generate PDOs. Parental PDOs with heterogenous morphology were sorted to isolate clonal pure morphology organoids. Multiple clones were expanded and clones of different morphology were collected and dissociated to single cells for single-cell RNA sequencing. Results Multiple single morphology clones were grown from nine different mixed morphology parental PDOs, demonstrating that EAC organoids can be generated from single cells. Successful formation of organoids from single cells took between two to four weeks. The percentage of single cells successfully generating organoids was sample-dependent. Six clones of solid, cystic, budding or grape-like morphology from two PDOs have been expanded and dissociated to single cells for single-cell RNA sequencing. Conclusion PDOs have emerged as a powerful tool to study drug response and personalize therapy. This study will examine the correlation of EAC organoid morphology with gene expression. Future directions will include the identification of morphology-dependent drug targets, enabling the development of more precise targeted drug screening for each patient.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».