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Enregistrement W4402131784 · doi:10.1093/dote/doae057.266

536. TUMOR-INFORMED “LIQUID BIOPSY” FOR ESOPHAGEAL ADENOCARCINOMA FROM MATCHED CANCER ORGANOID CULTURE

2024· article· en· W4402131784 sur OpenAlexaff
Thaiane Rispoli, Premalatha Shathasivam, Niharikaa Aiyar, Jonathan Allen, Frances Alisson, Yvonne Bach, Eugenia Dakpo, A. Sundby, Gavin W. Wilson, Jonathan Yeung

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Esophagus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOrganoidEsophageal adenocarcinomaEsophageal cancerBiopsyLiquid biopsyAdenocarcinomaCancerPathologyOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The absence of recurrent mutations in esophageal adenocarcinoma (EAC) poses a challenge in detecting circulating tumor DNA (ctDNA) in plasma and may hinder the advancement of liquid biopsy methods. To address this, we cultured patient-derived EAC organoids (PDOs), speculating that they could serve as a guide for identifying ctDNA in the patient's blood samples. This approach aims to leverage organoids as a potential tool to overcome the complexity of identifying ctDNA in EAC, offering a promising avenue for refining liquid biopsy strategies in clinical practice. Methods PDOs were generated from EAC tumor tissue in Matrigel domes and expanded in suspension culture. To isolate mononucleosomes (147 bp), chromatin from PDOs was extracted and digested with micrococcal nuclease (MNase). Fragments larger than 147 bp were removed through size selection. MNase-sequencing was performed to generate a mutation map with preferential coverage of nucleosome-protected DNA for each sample. Matched whole genome sequencing of the tumor for each respective PDO sample was used as a control. Primers were designed for the identified mutations in nucleosome-protected DNA and used to amplify patient cfDNA for sequencing. Results DNA from five different PDOs were collected and MNase digested. MNase concentration and digestion time were optimized for each sample. MNase digestion produced mononucleosomes of approximately 147 bp for all samples. MNase-sequencing identified 24 mutations in peaks (mononucleosomes) in 24 genes, including known oncogenes. Among these were 16 missense, 2 frameshift, and 1 nonsense mutations, and 5 mutations in splice regions. To date, amplicons of expected size were detected by PCR for six genes using either total PDO DNA or normal cell-free DNA, confirming the detectability of these genes. PCR amplification using patient ctDNA and next-generation sequencing is ongoing. Conclusion These findings show that we are able to isolate and detect somatic mutations in nucleosomes from different PDOs, allowing us to generate a nucleosome SNV map for each sample. Preliminary data indicate these regions can be PCR amplified from normal cfDNA. Amplification and sequence verification of mutated regions from corresponding patient blood ctDNA is ongoing. The mapping of patient-specific variants will enable the development of targeted personalized PCR panels, aiding in recurrence prediction and enhancing drug screening accuracy. This advancement holds promise for early cancer detection and improving prognoses for individuals with EAC by addressing gaps in recurrence prediction.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,305 · 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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