Optimized large-scale longitudinal biorepository of gastroesophageal adenocarcinoma patient-derived organoids: High-fidelity models for personalized treatment to overcome resistance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A major limitation in studying gastroesophageal adenocarcinoma (GEA) has been the lack of reliable models that represent the disease’s complexity. We present lessons learned from a comprehensive large-scale biobanking effort combining traditional sample collection with several in vitro models including 3-dimensional patient-derived organoids (PDOs), 2-dimensional cancer-associated fibroblasts (CAFs), tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) and/or in vivo xenografts. This initiative started in 2018, integrating multiple advanced ex-vivo models such as PDOs, patient-derived xenografts (PDXs) and organoids (PDXOs). This unique resource now includes tumor avatars from over 380 consented patients, making it the largest living GEA biobank in the world. We achieved > 90% success rate in creating per-patient models, including 227 tumor-derived and 203 neighboring normal PDOs. These organoids accurately mirror key features of the original tumors, such as their histology (e.g. microsatellite instability), mutations, and drug response, across treatment points. Notably, PDOs can predict individual patient responses to chemotherapy within five weeks, underscoring their clinical relevance. Furthermore, high-throughput drug screening on PDO subsets generates personalized chemosensitivity profiles for 22 drugs. Through a process of continued refinement of culture techniques and tumor sampling approach, our large-scale comprehensive collection of GEA avatars represents a unique and valuable preclinical experimental resource for precision oncology. Graphical abstract Schematic depiction of GEA live-banking workflow
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».