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Enregistrement W4393073289 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-4236

Abstract 4236: PDX-derived organoids (PDXO) are valuable tools to unveil the shortcomings of new anti-cancer drug candidates

2024· article· en· W4393073289 sur OpenAlexaff
Yuhui Wang, Lin Feng, Han Liu, Junwen Zhang, Kaiqiang Hu, Pengwei Pan, Fang He

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueFluorine in Organic Chemistry
Établissements canadiensMicropharma (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganoidCancerDrugMedicineBiologyComputational biologyPharmacologyOncologyCancer researchInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Tumor organoids are increasingly being used as predictive preclinical cancer models, as they reflect the original tumor features and patient drug responses. However, systematic comparisons between organoids and traditional 2D cell lines or 3D spheroids are lacking. Method: We established over 30 PDX-derived organoid (PDXO) models with KRAS mutations and tested three inhibitors targeting the KRAS pathway: VS-6766(RAF/MEK inhibitor), Trametinib (MEK inhibitor), and MRTX1133 (a Phase II drug targeting KRASG12D) against these models. Results: IC50 results indicated that most models responded to treatment. For some cell lines we detected differential drug responses in 2D vs. 3D testing with 3Dspheroids being more sensitive to inhibitors than 2D cell lines (on average ~10 fold). PDXO models exhibited greater individual differences in drug response, with a subset of models demonstrating no sensitivity to MRTX1133. This is consistent with published results showing that some KRASG12D-mutant PDX models were less sensitive to MRTX11331. Similarly, the clinical trial data for the KRASG12C inhibitor Adagrasib revealed distinctions in the response of patients2. Further analysis with WES (whole exome sequencing) and RNA-sequencing identified potential genotypic mutations and differential expressions of signaling pathways related to drug resistance. Subsequent drug combination testing showed that targeting these pathways could enhance the MRTX1133 efficacy in the resistant PDXO models. Summary: Our research confirms that drug testing on organoids predicts responses in mouse models and clinical trials. In combination with multi-omics and bioinformatics analysis, the platform can be used for evaluating drug resistances, identifying new targets, developing new drug combination therapies, and ultimately improving the creation of new cancer therapeutics. Citation Format: Yuhui Wang, Lin Feng, Han Liu, Junwen Zhang, Kaiqiang Hu, Pengwei Pan, Fang He. PDX-derived organoids (PDXO) are valuable tools to unveil the shortcomings of new anti-cancer drug candidates [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 4236.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,266
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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