High-throughput screening using patient-derived tumor xenografts to predict clinical trial drug response

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作者
Hui Gao,Joshua M. Korn,Stéphane Ferretti,John E. Monahan,Youzhen Wang,Mallika Singh,Chao Zhang,Christian Schnell,Guizhi Yang,Yun Zhang,O. Alejandro Balbin,Stéphanie Barbe,Hongbo Cai,Fergal Casey,Susmita Chatterjee,Derek Y. Chiang,Shannon Chuai,Shawn Cogan,Scott D. Collins,Ernesta Dammassa,Nicolas Ebel,Millicent Embry,John Green,Audrey Kauffmann,Colleen Kowal,Rebecca J. Leary,Joseph Lehár,Ying Liang,Alice Loo,Edward Lorenzana,Ellice McDonald,Margaret E. McLaughlin,Jason J. Merkin,Ronald A. Meyer,Tara L. Naylor,Montesa Patawaran,Anupama Reddy,Claudia Röelli,David A. Ruddy,Fernando Salangsang,Francesca Santacroce,Angad Singh,Yan Tang,Walter Tinetto,Sonja Tobler,Roberto Velazquez,Kavitha Venkatesan,Fabian Von Arx,Hui Qin Wang,Zongyao Wang,Marion Wiesmann,Daniel F. Wyss,Fiona Xu,Hans Bitter,Peter Atadja,Emma Lees,Francesco Hofmann,En Li,Nicholas Keen,Robert Cozens,Michael Rugaard Jensen,Nancy Pryer,Juliet Williams,William R. Sellers
出处
期刊:Nature Medicine [Springer Nature]
卷期号:21 (11): 1318-1325 被引量:1091
标识
DOI:10.1038/nm.3954
摘要

Profiling candidate therapeutics with limited cancer models during preclinical development hinders predictions of clinical efficacy and identifying factors that underlie heterogeneous patient responses for patient-selection strategies. We established ∼1,000 patient-derived tumor xenograft models (PDXs) with a diverse set of driver mutations. With these PDXs, we performed in vivo compound screens using a 1 × 1 × 1 experimental design (PDX clinical trial or PCT) to assess the population responses to 62 treatments across six indications. We demonstrate both the reproducibility and the clinical translatability of this approach by identifying associations between a genotype and drug response, and established mechanisms of resistance. In addition, our results suggest that PCTs may represent a more accurate approach than cell line models for assessing the clinical potential of some therapeutic modalities. We therefore propose that this experimental paradigm could potentially improve preclinical evaluation of treatment modalities and enhance our ability to predict clinical trial responses.
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