Abstract A24: Gene expression along the glycolysis-cholesterol synthesis axis and outcome in pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reprogramming of metabolic pathways allows cancer cells to survive and thrive in the tumor microenvironment. Glycolysis-inducing factors including oncogenic KRAS mutations, loss of function in TP53 and hypoxia are prevalent in PDAC. Cholesterol and its metabolites support tumor cell growth and the mevalonate pathway, which uses glycolysis products for de novo cholesterol synthesis, has been found to be upregulated in cancer. However, whether intertumoral heterogeneity in these metabolic networks influences outcome in pancreatic cancer has not been well established. We profiled the expression of glycolytic and cholesterogenic genes in 325 resected and metastatic pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) tumors and identified four distinct subgroups: quiescent, glycolytic, cholesterogenic, and mixed. Glycolytic tumors were associated with the shortest median survival in resectable and metastatic disease settings. 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 these oncogenes. The mitochondrial uptake of pyruvate, the end product of glycolysis, facilitates the generation of acetyl-CoA for cholesterol synthesis. PDAC tumors with a glycolytic gene signature had the lowest expression of mitochondrial pyruvate carriers MPC1 and MPC2. Glycolytic and cholesterogenic gene expression correlated with the expression of reported prognostic PDAC subtype classifier genes. Our results indicate that PDAC tumors have unique metabolic profiles that influence disease outcome and provide functional correlate to previously identified subtypes. The findings also raise the possibility of a shift in balance between the glycolytic and cholesterogenic pathways as a factor in PDAC progression and a potential target for therapy. Citation Format: Joanna M. Karasinska, James T. Topham, Steve E. Kalloger, Gun Ho Jang, Robert E. Denroche, Luka Culibrk, Laura M. Williamson, Hui-li Wong, Michael K.C. Lee, Grainne M. O'Kane, Richard A. Moore, Andrew J. Mungall, Malcolm J. Moore, Cassia Warren, Andrew Metcalfe, Faiyaz Notta, Jennifer J. Knox, Steven Gallinger, Janessa Laskin, Marco A. Marra, Steven J.M. Jones, Daniel J. Renouf, David F. Schaeffer. Gene expression along the glycolysis-cholesterol synthesis axis and outcome in pancreatic cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Pancreatic Cancer: Advances in Science and Clinical Care; 2019 Sept 6-9; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(24 Suppl):Abstract nr A24.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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.
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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 ».