Altered Gene Expression along the Glycolysis–Cholesterol Synthesis Axis Is Associated with Outcome in Pancreatic Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Identification of clinically actionable molecular subtypes of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is key to improving patient outcome. Intertumoral metabolic heterogeneity contributes to cancer survival and the balance between distinct metabolic pathways may influence PDAC outcome. We hypothesized that PDAC can be stratified into prognostic metabolic subgroups based on alterations in the expression of genes involved in glycolysis and cholesterol synthesis. Experimental Design: We performed bioinformatics analysis of genomic, transcriptomic, and clinical data in an integrated cohort of 325 resectable and nonresectable PDAC. The resectable datasets included retrospective The Cancer Genome Atlas (TCGA) and the International Cancer Genome Consortium (ICGC) cohorts. The nonresectable PDAC cohort studies included prospective COMPASS, PanGen, and BC Cancer Personalized OncoGenomics program (POG). Results: On the basis of the median normalized expression of glycolytic and cholesterogenic genes, four subgroups were identified: quiescent, glycolytic, cholesterogenic, and mixed. Glycolytic tumors were associated with the shortest median survival in resectable (log-rank test P = 0.018) and metastatic settings (log-rank test P = 0.027). Patients with cholesterogenic tumors had the longest median survival. KRAS and MYC-amplified tumors had higher expression of glycolytic genes than tumors with normal or lost copies of the oncogenes (Wilcoxon rank sum test P = 0.015). Glycolytic tumors had the lowest expression of mitochondrial pyruvate carriers MPC1 and MPC2. Glycolytic and cholesterogenic gene expression correlated with the expression of prognostic PDAC subtype classifier genes. Conclusions: Metabolic classification specific to glycolytic and cholesterogenic pathways provides novel biological insight into previously established PDAC subtypes and may help develop personalized therapies targeting unique tumor metabolic profiles. See related commentary by Mehla and Singh, p. 6
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».