Abstract A009: AI-driven metabolomics and synthetic drug design for targeting CNS metastases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: CNS metastases affect ∼30% of patients with advanced-stage cancers, however treatment is largely limited by the blood-brain barrier (BBB), which restricts drug penetration. Based on previous preclinical models, tumor cells adapt to the brain’s microenvironment through metabolic shifts, such as 2-3-fold increases in glutamine metabolism. Metabolomic profiling has identified biomarkers, including lactate, associated with tumor progression. Additionally, synthetic inhibitors that target metabolic enzymes, such as glutaminase, function by BBB permeation, emphasizing the optimization for tailored drug synthesis that maintains potency and pharmacokinetic properties. This study aims to analyze MRI image datasets from preclinical CNS metastasis models to identify biomarkers and propose optimized inhibitors to enhance drug efficacy. Methodology: The data was collected from Stanford University’s BrainMetShare, and it includes 156 pre- and post- contrast brain MRI images in patients with ≥1 CNS metastases. The primary tumors were lung (n=99), melanoma (n=7), breast (n=33), gastrointestinal (n=5), genitourinary (n=7), and miscellaneous (n=5). An in-house segmentation process via Matlab was used to segment the MRI images by slices/pixels and the tumor surfaces for each sample were reconstructed using the “isosurface” and gaussian kernel functions. The size, volume, and location of the tumors were calculated to identify morphological variables that can detect metabolite biomarkers. Results: The initial MRI segmentation showed that the tumor ranges were between 2.0 cm^3 to 4.3 cm^3 (mean: 3.3 +/- 0.7 cm^3). A vast majority of the metastases were found in the cerebellum and brainstem with more advanced tumors being correlated with increased glutamine metabolism. This data will be used to determine effective concentrations for four inhibitors that previous studies have found to have promising BBB permeability: CB-839, BPTES, EPCG derivatives that inhibit LDHA, and 6-Diazo-5-oxo-L-norleucine (DON). Discussion/Conclusion: Ongoing AI-driven analysis will be done to further evaluate the effectiveness of the inhibitors as plausible therapeutic approaches. Citation Format: Rajvi Babaria, Satviki Shankaran, Prarthana Daswani, Tylaah George, Kamau Pierre. AI-driven metabolomics and synthetic drug design for targeting CNS metastases [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr A009.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».