Immunohistochemical analysis of changes in signaling pathway activation downstream of growth factor receptors in pancreatic duct cell carcinogenesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The pathogenesis of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) involves multi-stage development of molecular aberrations affecting signaling pathways that regulate cancer growth and progression. This study was performed to gain a better understanding of the abnormal signaling that occurs in PDAC compared with normal duct epithelia. METHODS: We performed immunohistochemistry on a tissue microarray of 26 PDAC, 13 normal appearing adjacent pancreatic ductal epithelia, and 12 normal non-PDAC ducts. We compared the levels of 18 signaling proteins including growth factor receptors, tumor suppressors and 13 of their putative downstream phosphorylated (p-) signal transducers in PDAC to those in normal ductal epithelia. RESULTS: The overall profiles of signaling protein expression levels, activation states and sub-cellular distribution in PDAC cells were distinguishable from non-neoplastic ductal epithelia. The ERK pathway activation was correlated with high levels of S2448p-mTOR (100%, p = 0.05), T389p-S6K (100%, p = 0.02 and S235/236p-S6 (86%, p = 0.005). Additionally, T389p-S6K correlated with S727p-STAT3 (86%, p = 0.005). Advanced tumors with lymph node metastasis were characterized by high levels of S276p-NFkappaB (100%, p = 0.05) and S9p-GSK3beta (100%, p = 0.05). High levels of PKBbeta/AKT2, EGFR, as well as nuclear T202/Y204p-ERK and T180/Y182p-p38 were observed in normal ducts adjacent to PDAC compared with non-cancerous pancreas. CONCLUSION: Multiple signaling proteins are activated in pancreatic duct cell carcinogenesis including those associated with the ERK, PKB/AKT, mTOR and STAT3 pathways. The ERK pathway activation appears also increased in duct epithelia adjacent to carcinoma, suggesting tumor micro-environmental effects.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».