Abstract B016: Unravelling personalized drug vulnerabilities in pediatric solid tumors—functional precision medicine approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many pediatric cancer patients with high-risk primary, refractory, or relapsed tumors still lack effective treatment strategies and frequently suffer from both acute and delayed adverse drug effects, including secondary cancers. These tumors are generally characterized by very few druggable molecular alterations, diminishing the advantage of genetics in defining patient-specific treatments. The purpose of this study is to utilize the functional precision medicine approach to provide improved diagnostics and better therapy options for pediatric solid tumors through deep molecular and functional profiling in a patient-specific manner. Here, we describe the results of our current study, which includes exome sequencing for germline and somatic mutations, and transcriptomics analysis for fusion genes, as well as ex vivo drug testing of patient-derived cancer cells (PDCs) in real-time clinical set-up. Our current clinical data and sample collection, currently from 40 patients, include different types of pediatric solid tumors, such as central nervous system (CNS) tumors, sarcomas, and neuroblastomas. We have prepared PDC cultures and screened them using a 3D-drug sensitivity and resistance testing (DSRT) platform with an internationally defined pediatric solid tumor drug panel. Our results include the drug testing results of control cell lines and primary healthy cells to assess the general cytotoxicity of the drugs and patient-specific responses. We present our "fast-track" functional precision medicine concept, incorporated as part of biobank operations to return clinically relevant findings back to the treating clinicians, and exemplify the data returned to the clinics as well as its potential clinical impact. In conclusion, our findings demonstrate that the functional precision medicine approach can i) help to discover clinically relevant molecular events important for diagnosis and treatment, and ii) increase our biological understanding of drug vulnerabilities in pediatric cancers. Citation Format: Sara Kuusela, Enni Martikainen, Katja Eloranta, Wenyu Wang, Romika Kumari, Swapnil Potdar, Giovanna Dashi, Jouko Lohi, Aino Mutka, Olli Tynninen, Jukka Kanerva, Virve Pentikäinen, Minna Koskenvuo, Vilja M. Pietiäinen. Unravelling personalized drug vulnerabilities in pediatric solid tumors—functional precision medicine approach [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Pediatric Cancer Research; 2024 Sep 5-8; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(17 Suppl):Abstract nr B016.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».