Modeling High-Risk Pediatric Cancers in Zebrafish to Inform Precision Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Despite advances in precision medicine, 30% of high-risk pediatric cancers lack an actionable molecular target, hindering effective treatment and affecting survival outcomes. Although mouse patient-derived xenograft (PDX) models offer additional insights into clinical drug responses, delivering findings from these models within a clinically actionable time frame remains challenging. This international collaboration between two national precision medicine programs demonstrates proof-of-principle that individualized larval zebrafish PDXs can robustly and rapidly assess clinical responses in high-risk pediatric cancers. Retrospective zebrafish PDX testing was performed on tumor samples from 10 pediatric patients with high-risk cancers. Drug responses in zebrafish models were correlated with clinical responses for each patient and directly compared with responses in cognate mouse PDX models. Responses to conventional and targeted therapies, administered as single agents or in combinations, were assessed. Zebrafish PDXs were successfully established from all 10 patients and provided robust drug response data in every case, including from three patients whose tumor samples could not be engrafted in mice. Remarkably, zebrafish models accurately recapitulated patient responses for 11 of 12 treatment regimens. These findings highlight the potential of larval zebrafish PDX models to provide real-time, clinically relevant drug response data, supporting their potential use in prospective precision medicine studies. SIGNIFICANCE: This proof-of-principle study is the first to compare drug responses in larval zebrafish and mouse PDX models with patient outcomes in pediatric precision oncology, showing high concordance. Results highlight the potential of zebrafish PDX models to predict drug responses in high-risk cancers more accurately, rapidly, and cost-effectively in prospective studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».