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Enregistrement W4402266667 · doi:10.1158/1538-7445.pediatric24-a056

Abstract A056 Intertumoral epigenetic heterogeneity in response to a novel therapy in Ewing sarcoma

2024· article· en· W4402266667 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Isenhart, Ajay Gupta, Joyce E. Ohm

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcomaEpigeneticsEwing's sarcomaOncologyMedicineBiologyInternal medicineCancer researchGeneticsPathologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Like many pediatric cancers, Ewing sarcoma (EwS) is a genomically quiet disease. Driven by an oncogenic fusion protein, usually EWSR1-FLI1, the epigenome of this genetically homogenous cancer is a driver of clinical outcomes, where heightened epigenetic heterogeneity within tumors is associated with metastatic disease. While prognosis for localized disease is moderate, outcomes are dismal for patients who present with advanced, relapsed, or refractory disease and there is a lack of targeted therapies in this setting. We have previously described a targeted combination therapy harnessing DDK and WEE1 inhibition exploits elevated endogenous replication stress in EwS to force cells into mitotic catastrophe in vitro. While our experiments evaluating the efficacy of this combination in vivo have been extremely encouraging, the data have shown that individual mice receiving the same treatment have variable patterns of outgrowth after treatment cessation, with some mice demonstrating moderate increases in tumor volume and some mice demonstrating little to no tumor outgrowth. This differential response to therapy is most likely to occur through epigenetic dysregulation. Thus, we aim to interrogate intertumoral epigenetic heterogeneity and examine epigenetic profiles associated with treatment response using samples from in vivo studies. Samples were analyzed from a CDX model using TC32 cells injected subcutaneously. Reduced representation bisulfite sequencing was performed on a control arm (n = 5) and the following three treatment arms, where the DDK inhibitor is TAK-931 (simurosertib) and the WEE1 inhibitor is MK1775 (adavosertib): 1) Irinotecan + Temozolomide (n=9), 2) Irinotecan (full dose) + DDKi + WEE1i (n=7), 3) Irinotecan (half dose) + DDKi + WEE1i (n=9), for a total of 30 samples. Our analysis of this data evaluates epigenetic changes between treatment conditions and increases our understanding of epigenetic heterogeneity in EwS. Citation Format: Emily Isenhart, Ajay Gupta, Joyce Ohm. Intertumoral epigenetic heterogeneity in response to a novel therapy in Ewing sarcoma [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 A056.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeObservationnel
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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