Personalized Treatment of Recurrent, Metastatic Head and Neck Cancer Guided by Patient-Derived Xenograft Models
Notice bibliographique
Résumé
Recurrent or metastatic head and neck squamous cell carcinoma (RMHNSCC) is associated with a poor prognosis and short survival duration. There is an urgent need to identify personalized predictors of drug response to guide the selection of the most effective therapy for each individual recurrence. We tested the feasibility of patient-derived xenografts (PDX) for guiding their RMHNSCC salvage treatment. Fresh tumor samples from eligible, consented patients were implanted into mice. Established tumors were expanded in mouse PDX cohorts to identify responses to candidate salvage drug treatments in parallel testing. Patients alive and suitable for chemotherapy were treated based on responses determined by PDX testing. Nine patient tumors were successfully engrafted in mice with an average time of 89.2±41.7 days. Four patients' PDX models underwent parallel drug testing. Two patients received PDX-guided therapy. In one of these patients, single agents of cetuximab and paclitaxel demonstrated the best responses in the PDX model, and this patient exhibited sequential partial responses to each drug, including a 17-month clinical response to cetuximab. The main limitation of PDX testing for RMHNSCC was the time delay in obtaining testing results. Despite this, parallel PDX testing may be feasible for a subset of patients and appears to correlate with clinical benefit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».