EPEN-26. DRUG SCREENING IN PATIENT-DERIVED MODELS OF POSTERIOR FOSSA A EPENDYMOMA REVEALS NOVEL PHARMACOLOGICAL VULNERABILITIES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ependymoma (EPN) is the third most common malignant intracranial pediatric brain tumor. The most common and aggressive EPN subgroup, posterior fossa ependymoma group A (PFA-EPN), occurs predominantly in younger children and has a 5-year progression free survival of only 33%. Despite progress in the molecular characterization and subtyping of EPN, the standard treatment remains surgery with adjuvant radiation therapy. There is currently no approved role for chemotherapy in PFA-EPN. As such, identifying novel therapies for PFA-EPN is an important unmet medical need. To define therapeutic sensitivities for PFA-EPN, we performed a drug screen on three patient-derived PFA-EPN cell lines. We found that PFA-EPN cell lines were sensitive to several clinically relevant drugs, most notably those targeting epigenetic regulators. This is of a particular interest as a common molecular feature of PFA-EPN is the global reduction of the repressive post-translational histone modification H3K27me3 due to transcriptional EZHIP overexpression or H3 K27M mutations. To further characterize our PFA-EPN cell lines, we performed optical genome mapping analysis, revealing previously undescribed structural variants affecting genes encoding proteins responsible for signaling and transcription. One PFA-EPN sample that showed profound sensitivity to EGFR inhibitors, also had a duplication of a genomic region containing the EGFR ligand encoding genes, AREG, BTC, EREG, and EPGN. We are currently working to validate these results in larger cohorts of PFA-EPN models. Collectively, these findings provide new clues on drugs, signaling and putative therapeutic targets in these rare yet aggressive tumors.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».