Abstract 1277: <i>Ex ovo</i> system for rapid and quantitative modelling of immunotherapy responses in pre-clinical and patient-derived xenografts: PDX<i>ovo</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precision oncology for triple-negative breast cancer (TNBC) is urgently needed because not all patients will benefit from PDL1-based immunotherapy. Unfortunately, the expression of PDL1 or abundance of tumor infiltrated lymphocytes (TILs) does not correlate with objective response rates and/or overall survival. We have developed a novel patient-derived xenograft (PDX) model system that offers phenotype-based metrics to predict immunotherapy response prior to receiving treatment. In our PDX model (PDXovo), the patient’s tumour is engrafted onto the chorioallantoic membrane (CAM) of chick embryos. Our PDX model offers significant advantages over mouse PDXs which are expensive, time-consuming, and cannot evaluate immunotherapies. To test the efficacy of this model, we implanted immunocompetent mice with a murine mammary cancer cell line (serving as a surrogate for patients), and implanted tumours into the PDXovo system. We found our model to reliably recapitulate immunotherapy responses observed in mice, with anti-PDL1-treated tumours being significantly smaller in volume as compared to IgG-treated tumours. We also found our model to reliably predict patient response to adoptive cell therapy, wherein TILs were FACS-sorted from murine tumour digests, activated and expanded in vitro, and then engrafted together with cultured murine mammary carcinoma cells. We are now testing this model with patient-derived tumours of a variety of origins, in partnership with the Ontario Institute of Cancer Research. To date we have tested tumour responses to Pembrolizumab in five patient-derived samples from various sites, with an 80% success rate in xenograft formation. We have observed varied responses to immunotherapy, which did not correlate with PDL1 expression on TILs in these samples, highlighting the importance of such a qualitative model for precision oncology. This technology has the potential to make a positive impact in the clinic and improve objective response rates, increase progression-free survival intervals, and increase overall survival. Citation Format: Olivia R. Grafinger, Kabir A. Khan, Esther I. Matus, Sara Mar, Yan Li, David Goertz, Jean Gariépy, Katarzyna J. Jerzak, Robert Kerbel, Hon S. Leong. Ex ovo system for rapid and quantitative modelling of immunotherapy responses in pre-clinical and patient-derived xenografts: PDXovo [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 1277.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».