Optimal Factors That Influence the Establishment of Successful Primary Human Soft-Tissue Sarcoma Cell Lines
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The development of improved therapies is complicated by the limited availability of well-characterized human models, especially in rare tumors such as soft-tissue sarcoma (STS). We report the optimization of conditions and clinical factors that correlate with the successful establishment of primary STS cell lines. We focus on leiomyosarcoma, myxofibrosarcoma, and undifferentiated pleomorphic sarcoma, which are adult STS with complex genomics and poor survival rates. EXPERIMENTAL DESIGN: We initiated cell lines from 165 fresh STS specimens. Cultures were classified as (i) no/little in vitro growth or (ii) persistent growth. Tumor and clinical characteristics were analyzed to determine their correlation with cell line growth. To determine whether cell lines shared tumor-specific variations (TSV) and mutational signatures with bulk specimens, comparative and Catalogue of Somatic Mutations in Cancer mutational signature analyses were performed on a subset of cases with cell line, tumor, and blood DNAs available. RESULTS: Cell lines were established from 46 specimens (28%). Myxofibrosarcoma specimens yielded more successful cell lines (P < 0.05) than leiomyosarcoma specimens. Primary specimens from treatment-naïve patients and those who presented with metastases demonstrated higher success rates (P < 0.05) compared with treated specimens and those who had only local disease, respectively. Cell line growth was not associated with patient outcomes or specimen grade. Six of the eight cases retained TSVs, including in ATRX or TP53, whereas two did not retain TSVs. Paired samples shared clock-like mutational signatures. Xenograft mouse models were created with a subset of the cell lines. CONCLUSIONS: The development and characterization of preclinical STS models will advance our understanding of STS biology.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».