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Enregistrement W4409629099 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-5542

Abstract 5542: A novel approach for establishing clinically relevant models of chemoresistance

2025· article· en· W4409629099 sur OpenAlexaff
Jared R. Fischbach, Geoffrey A. Wood, Courtney R. Schott

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerComputational biologyIntensive care medicineBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study provides a novel methodology for generating in vitro chemoresistance models that maximize clinical relevance, aimed at improving the translatability of downstream experimental insights to clinical contexts. Our approach prioritizes an accurate translation of clinical chemotherapy treatment regimens to in vitro applications. We present our methodology in this study using canine osteosarcoma (OS), but our approach is designed to broadly apply to other cancer types. Chemoresistance poses a significant challenge to improving cancer treatment outcomes, as the underlying mechanisms driving it are not well understood. One approach to studying these mechanisms is generating in vitro chemoresistance models. However, there has yet to be a consensus on the optimal method for developing clinically relevant chemoresistance models. Many existing guidelines either produce levels of chemoresistance that are not clinically achievable or offer incomplete strategies for producing clinically relevant models. To establish a clinically relevant model of chemoresistance, we treated canine OS cell lines with carboplatin under conditions designed to precisely mimic the standard-of-care (SOC) treatment regimen used in clinical practice. To translate this clinical regimen to our in vitro application, we utilized numerous pharmacokinetic parameters derived from serum concentration curves for carboplatin in dogs treated in accordance with the SOC regimen, including area under the curve (AUC), peak serum concentration (Cmax), time to peak serum concentration (Tmax), and time from treatment initiation to when the serum concentration falls below detectable levels. Utilizing these pharmacokinetic parameters, a biphasic treatment protocol was developed to provide a SOC-equivalent treatment regimen for in vitro application. Before commencing model generation, the baseline chemosensitivity of each parental canine OS cell line was determined in triplicate via its respective half-maximal inhibitory concentration (IC50) of carboplatin. These parental cell lines were then split into two identical plates each, with one plate from each cell line treated periodically with our SOC-equivalent regimen, administered every twenty-one days for six cycles, in accordance with the SOC regimen. Untreated cell lines were passaged alongside their treated counterparts as model controls. Twenty-one days after the final treatment, the IC50s of all treated cell lines and their respective controls will be re-assessed in triplicate to quantify the fold change in chemoresistance induced by our SOC-equivalent regimen. We anticipate that treated cell lines will exhibit appreciable increases in chemoresistance, highlighting the potential of our methodology to establish clinically relevant in vitro models of chemoresistance that support future investigations into the underlying mechanisms of chemoresistance. Citation Format: Jared R. Fischbach, Geoffrey A. Wood, Courtney R. Schott. A novel approach for establishing clinically relevant models of chemoresistance [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 5542.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,283 · 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
Publié2025
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