Abstract A48: Multi-omics characterization of PDAC subtypes using PDX reveals that epigenetic but not genetic analysis permit a clinically relevant classification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genome-wide molecular profiles have been proven to be beneficial for the identification of clinically relevant tumor subtypes in many neoplastic diseases. While pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is the fourth leading cause of cancer-related death, very few genomic and transcriptomic studies have been conducted. This is mainly due to the difficulty to obtain a suitable cohort of PDAC tumor samples. The major obstacle is the usually high proportion of non-transformed stromal cells, which can greatly hinder the analysis of carcinogenic-specific processes. Moreover, tumor cohorts requiring resection samples can be biased by the exclusion of inoperable patients, representing 85% of all patients presenting PDAC. In this study, we generated Patient Derived Xenografts (PDX) with samples collected from 29 patients using either Endoscopic Ultrasound-Guided Fine-Needle Aspirates or, for operable patients, resections. The transcriptomic profiles, of both mRNA and miRNA, and the epigenetic landscape of early PDX passages consistently identified two tumor-specific molecular subtypes: a well differentiated group often referred to as classical, and an undifferentiated group previously recognized as Basal, Quasi-Mesenchymal or Squamous. Of all the genetic alterations determined by Copy Number analysis and exome sequencing, none were specific to any of the two subtypes, which therefore could not be discriminated solely on genetic basis. These two PDAC subtypes are characterized by distinct epigenetic and transcriptomic profiles of which the analysis revealed the deregulation of several pathways previously imputed in PDAC development and carcinogenesis in general. In particular, we showed that the Wnt pathway as well as several metabolic pathways, including cytochrome P450 genes recently implicated in drug resistance, are both epigenetically and transcriptionally deregulated. Altogether, our results provide new insights on pancreatic carcinogenesis and suggest that PDAC phenotypical heterogeneity is mainly driven by epigenetic rather than genetic events. Citation Format: Remy Nicolle, Yuna Blum, Laetitia Marisa, Jonathan Garnier, Benjamin Bian, Celine Loncle, Martin Bigonnet, Odile Gayet, Vincent Moutardier, Pauline Duconseil, Mohamed Gasmi, Mehdi Ouaissi, Olivier Turrini, Marc Giovannini, Aurélie Maignan, Jean-Marie Boher, Jacques Ewald, Erwan Bories, Marc Barthet, Anthony Goncalves, Flora Poizat, Jean-Luc Raoul, Veronique Secq, Stephane Garcia, Philippe Grandval, Marine Barraud-Blanc, Emmanuelle Norguet, Marine Gilabert, Jean-Robert Delpero, Ezequiel Calvo, Aurélien de Reyniès, Nelson Dusetti, Juan Iovanna.{Authors}. Multi-omics characterization of PDAC subtypes using PDX reveals that epigenetic but not genetic analysis permit a clinically relevant classification. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Pancreatic Cancer: Advances in Science and Clinical Care; 2016 May 12-15; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(24 Suppl):Abstract nr A48.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».