Abstract PO-077: High-throughput 3D-spheroid invasion assay: A powerful tool to identify novel drugs targeting tumor micro-environment in HNSCC
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cancer metastasis is a complex cascade that involves activation of cancer cell invasion and migration. This activation is greatly attributed by multiple factors, including the tumor-microenvironment (TME). Cancer-associated fibroblasts (CAF), a prominent cell type within the TME, have been shown to promote cancer cell invasion and migration, causing metastasis in various cancers including head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). The molecular mechanisms of how CAFs promote HNSCC invasion remain elusive. Our research goal is to understand how CAFs influence HNSCC cells to become invasive and potentially metastatic. Using a top-down research approach, our aim is to identify novel therapeutic chemical probe/drug regimens that potentially target CAF-dependent HNSCC cancer cell-invasion. In-order to perform high-throughput small molecule screens, we have established a 384-well format, three-dimensional (3D) spheroid invasion assay, as a powerful tool to study CAF-dependent HNSCC cancer cell invasion. This platform is currently being used to screen small molecule libraries and identify putative molecular targets, providing insights into underlying mechanisms of CAF-induced cancer cell invasion and candidate therapeutic strategies. Citation Format: Kunal Karve, Stephanie Poon, Panagiotis Prinos, Laurie Ailles. High-throughput 3D-spheroid invasion assay: A powerful tool to identify novel drugs targeting tumor micro-environment in HNSCC [abstract]. In: Proceedings of the AACR-AHNS Head and Neck Cancer Conference: Innovating through Basic, Clinical, and Translational Research; 2023 Jul 7-8; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2023;29(18_Suppl):Abstract nr PO-077.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».