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Enregistrement W4402551741 · doi:10.1158/1538-7445.pancreatic24-a010

Abstract A010: A patient first approach using CRISPR-directed gene editing as an augmentative therapy for the treatment of pancreatic ductile adenocarcinoma

2024· article· en· W4402551741 sur OpenAlexaboutno aff
London Pamela McGill, Kelly Banas, Gregory Tiesi, Eric B. Kmiec

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCRISPRGenetic enhancementGenome editingMedicineAdenocarcinomaPancreatic cancerGeneInternal medicineCancerBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract At the Gene Editing Institute, we are advancing a novel strategy for the treatment of pancreatic ductile adenocarcinoma by employing CRISPR-directed gene editing to disable the functions of key genes that block effective drug application including chemotherapy, radiation and immunotherapy. No matter how careful one is at designing a specific drug against a specific protein, ultimately, the tumor cell develops a workaround. A paradigm shift is required to truly overcome this formidable barrier. We’ve accomplished this by leveraging the effectiveness of standard care and augmenting it, thereby reducing patient suffering, increasing treatment tolerance and, most importantly, improving outcomes. With an enthusiastic response for this concept from the FDA- INTERFACT meeting, we have demonstrated that a carefully selected CRISPR/Cas complex disables the NRF2 gene in the tumor cell and significantly reduces the dose of chemotherapy required to halt pancreatic tumor cell growth, and consequently promoting cell death. The efficiency of gene editing approaches 70 % routinely, which destroys the function of NRF2 and enables additional killing of residual tumor cells by chemotherapeutic agents. As a consequence of CRISPR/Cas activity, we effectively reduce the amount of chemotherapy needed to kill tumor cells by over 20-fold. This level of reduction should enable patients to complete their treatment regimens more successfully, at lower dosages and with far fewer adverse side effects. In addition to reduced suffering, this will invariably prolong survival as we are augmenting already proven treatments. This approach is agnostic to the haplotype of the tumor cell and does not rely on specific biomarker composition; radically expanding the patient population that would be suitable for this type of treatment. We will discuss the impact of CRISPR/Cas-gene editing to disable specific genes, including NRF2 and mutant KRAS, to enable current therapies to work at greater efficacy and at lower dosages. Citation Format: London P McGill, Kelly H Banas, Gregory Tiesi, Eric B Kmiec. A patient first approach using CRISPR-directed gene editing as an augmentative therapy for the treatment of pancreatic ductile adenocarcinoma [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Pancreatic Cancer Research; 2024 Sep 15-18; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(17 Suppl_2):Abstract nr A010.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,359 · 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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