Abstract A055: Treatment and tumor heterogeneity – Effects of competition, variable response to treatment, and finite resources
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Advanced sequencing techniques have shed light on the complex genotypic and phenotypic landscapes of tumors. In particular, it is known that in many tumors there exist multiple subclone populations. The presence of these subclone populations can greatly alter the efficacy of chemotherapeutic agents and lead to the return of therapy-resistant tumors if any one of the populations is resistant or immune to the treatment. If the resistant subclone population is small compared to the sensitive subclone populations, the tumor may initially shrink when exposed to treatment. However, the sensitive cells are being eliminated and the tumor in time will continue to grow while exhibiting greater resistance to treatment. As such, it is important to understand, if possible, how the heterogeneous make-up of subclonal populations within a tumor changes over time in the presence of therapy. Methods: To investigate the factors affecting tumor heterogeneity under treatment, we constructed a multi-type branching model incorporating effects of competition, fitness, finite carrying capacity, and treatment on a population of subclones. We studied this model system analytically and numerically for randomized subclone fitnesses for a range of competition and treatment effects. We also compared measures of population heterogeneity using the Simpson index and Shannon index with measurements of fitness variability. Results: In the weak competition case, population heterogeneity, regardless of metric, is sensitive to small perturbations in the fitness variability of the subclone populations. This sensitivity decreases as competition strength is increased, but for all competition values studied, there was no clear connection between fitness variability and population heterogeneity. Additionally, individual simulations show cases where population heterogeneity can be increased by treatment and other cases where population heterogeneity can be decreased by treatment. Conclusions: Given the sensitivity to fitness variability, changes in population heterogeneity of the genetic composition of tumors are not related to the outcome of treatment in a straightforward way. As an additional avenue of research, it may be worth examining whether combining tumor subclonal dynamics with genetic status facilitates inference about tumor response to treatment from changes in heterogeneity. Citation Format: Alexander L. Young, Timothy Ebinger, Madison Stoddard, T Ryan. Gregory, Arijit Chakravarty. Treatment and tumor heterogeneity – Effects of competition, variable response to treatment, and finite resources [abstract]. In: Proceedings of the AACR-NCI-EORTC International Conference on Molecular Targets and Cancer Therapeutics; 2025 Oct 22-26; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2025;24(10 Suppl):Abstract nr A055.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».