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Enregistrement W4417116661 · doi:10.64898/2025.12.01.691211

Organoid Pharmacotyping of Pancreatic Cancer Enables Functional Precision Oncology and Drug Repurposing

2025· article· W4417116661 sur OpenAlexaff
He Dong, Frederick S. Vizeacoumar, Yue Zhang, Nicholas Jette, Jared D. W. Price, Vincent Maranda, Lihui Gong, Tanya Freywald, Jeff Patrick Vizeacoumar, Mary Lazell-Wright, Saruul Uuganbayar, Alain Morejon Morales, Rani Kanthan, Yuliang Wu, Anand Krishnan, Kathleen Felton, Bilal Marwa, Laura Hopkins, Gary Groot, John M. Shaw, Gavin Beck, Yigang Luo, Maurice Ogaick, Mike Moser, Andrew Freywald, Shahid Ahmed, Adnan Zaidi

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenCameco (Canada)Saskatchewan Cancer AgencyUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancreatic cancerOrganoidPrecision medicineDrug discoveryDrugDrug repositioningDrug developmentSynthetic lethalityKRAS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) remains one of the deadliest malignancies, with limited benefit from current cytotoxic regimens and poor predictive value of genomics alone. Patient-derived organoids (PDOs) represent a promising platform for functional precision oncology, yet systematic pharmacotyping of genomically annotated PDAC PDOs remains sparse. Experimental Design We established a clinically annotated panel of ten treatment-naïve PDAC PDOs spanning well-, moderately-, and poorly differentiated tumors. PDOs were evaluated for morphologic and genomic fidelity and screened against 1,813 clinically relevant small molecules in a high-throughput 384-well format. Drug sensitivities were quantified at the compound and drug-family levels and integrated with histologic grade, pathway-level mutational profiles, and available clinical treatment information. Results PDOs preserved hallmark tumor features, including glandular organization and subclonal mutational architecture. Pharmacotyping revealed both shared and subtype-specific vulnerabilities. Classical (well/moderately differentiated) PDOs showed enriched mutations in DNA repair, mitotic spindle, and chromatin-regulatory pathways and were preferentially sensitive to topoisomerase inhibitors, microtubule poisons, and HDAC inhibitors. In contrast, basal (poorly differentiated) PDOs displayed coordinated defects in mitochondrial function, vesicle trafficking, and ubiquitin-mediated proteostasis, at the pathway level, that conferred a previously unrecognized vulnerability to cardiac glycosides. Sensitivities to standard PDAC agents were heterogeneous across models, underscoring the limited predictive value of genotype alone and the need for functional drug testing. Conclusions This integrated genomic and pharmacologic analysis demonstrates that PDO pharmacotyping identifies biologically grounded, actionable vulnerabilities in PDAC, including novel therapeutic opportunities in basal, chemo-resistant tumors. These findings support PDO-guided functional profiling as a clinically relevant platform for refining drug selection and expanding treatment options for patients with PDAC. Significance PDAC is dominated by chemoresistance and lacks reliable genomic predictors of therapy response. By integrating high-throughput drug screening with mutation-informed pathway analysis in patient-derived organoids, we identify differentiation-linked therapeutic liabilities, including a previously unrecognized vulnerability to cardiac glycosides in basal PDAC. These results highlight PDO pharmacotyping as a powerful functional complement to genomics for guiding treatment selection in pancreatic cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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