Development of a patient-derived tumor organoid based on precision medicine
Notice bibliographique
Résumé
L’essor des modèles 3D, tels les organoides dérivés de tumeurs de patient, permet une étude complémentaire de l’efficacité des agents thérapeutiques, sur un modèle humanisé. Ces organoides dérivés de tumeurs de patients offrent un outil d’aide, à la validation préclinique de nouveaux agents thérapeutiques et à la prise de décision thérapeutique en clinique. Durant ma thèse, nous avons développé un modèle qui récapitule la tumeur in vivo. Notre méthode d’ingénierie tissulaire a permis d’établir un modèle d’organoide dérivé du patient, tumoral et sain, vascularisé. La correspondance biologique et moléculaire des organoides dérivés de tumeurs de patient a été évaluée par immunohistochimie et transcriptomique. Nous avons pu démontrer la conservation des marqueurs histologiques et moléculaires de la tumeur primaire. Nous avons aussi validé la pertinence de ce modèle 3D vascularisé, pour tester des agents thérapeutiques usuels, en associant l’évaluation de l’efficacité avec les technologies omiques. En effet, l’utilisation des technologies omiques nous a permis d’apporter plus d’informations sur la réponse biologique des organoides vascularisés, à la chimiothérapie et à l’oncovirothérapie. Enfin, nous avons démontré l’intérêt des systèmes fluidiques pour évaluer les réponses des organoides, tumoraux ou sains vascularisés, aux agents thérapeutiques. Ces systèmes permettent d’apporter plus de paramètres biologiques, impliqués dans les réponses aux agents thérapeutiques. En effet, nous avons pu reproduire in vitro, la matrice extracellulaire, qui représente une barrière physique aux traitements, et également mimer l’administration clinique des thérapeutiques. Afin de conclure, nous sommes conscients des améliorations à apporter, pour permettre une utilisation optimale de ces modèles 3D en systèmes fluidiques. Cette thèse a donné lieu à une revue de la littérature (1er auteur, Article 1), un article soumis (1er auteur, Article 2), un article publié (2ème auteur, Article 3) et un article en préparation (Article 4).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,197 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».