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Enregistrement W4393073206 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-4205

Abstract 4205: Investigating micro-environmental changes in a syngeneic radio-recurrent prostate cancer model

2024· article· en· W4393073206 sur OpenAlexaffabout
Stephanie D. White, Xiaoyong Huang, Ian G. Mills, Stanley K. Liu

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMedicineCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Approximately 1 in 8 men in Canada will be diagnosed with prostate cancer (PCa) in their lifetime, with ~20% presenting with high-risk disease. A standard treatment is radiotherapy (RT) and while many patients respond well to RT, up to 40% of men with high-risk disease can recur, often within the prostate. It can be challenging to salvage prostate relapses due to the morbidity of re-irradiation and the high rate of subsequent progression. The tumor micro-environment (TME) is altered after radiotherapy with increased immune-suppressor and immune-stimulatory effects occurring concurrently. Therapies capitalizing on these changes in the TME might provide an advantage to tackling radiation-recurrent cancer. Identifying TME changes in radio-recurrent PCa is the first step; however, existing PCa animal models do not accurately model the TME. Our collaborator’s lab has created the DVL3 mouse model with a clinically relevant TME. It forms tumors with distinct glandular morphology and displays micro-environmental responses to RT like what is seen in high-risk PCa patients, making this model an innovative tool for investigating radio-recurrence. The objective of this study is to create a radio-recurrent DVL3 PCa cell line to explore changes in the TME both in vitro and in vivo via orthotopic injection. To generate the radio-recurrent model, the DVL3 Parental cells (DVL3-Par) underwent a conventionally fractionated RT schedule (78Gy/39fx), herein referred to as DVL3-CF cells. The first part of the project involves in vitro characterization. Radiation resistance was evaluated via clonogenic assay which demonstrated a significant increase in clonogenic survival in the DVL3-CF cells relative to DVL3-Par. Characterization of DVL3-CF cells demonstrates that they are more proliferative at baseline, they recover quicker following G2/M blocks, they have decreased senescence following high dose radiation, and they are more invasive in vitro. The second part of the project evaluates the radio-recurrent model in vivo using an orthotopic mouse model as this best emulates the TME and clinical tumor progression. Parental and CF cells will be injected orthotopically into the prostate of C57/BL-6 mice and monitored for growth by MRI which will provide information on tumor volume as well as vasculature. At the time of sacrifice, the prostate and draining lymph nodes will be cryo-preserved and formalin fixed for downstream histological analysis. Transcriptional analyses, MRI data, and histological analysis of the tumors and draining lymph nodes will be compared across the radio-recurrent model and its parental cell line to evaluate environmental changes and potentially implicated mechanisms. This study will elucidate some of the complex interactions that are occurring within the TME of radio-recurrent PCa, increasing our understanding of mechanisms of radio-recurrence. Citation Format: Stephanie D. White, Xiaoyong Huang, Ian Mills, Stanley K. Liu. Investigating micro-environmental changes in a syngeneic radio-recurrent prostate cancer model [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 4205.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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