Delving into Early-onset Pancreatic Ductal Adenocarcinoma: How Does Age Fit In?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: With the rising incidence of early-onset pancreatic cancer (EOPC), molecular characteristics that distinguish early-onset pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) tumors from those arising at a later age are not well understood. Experimental Design: We performed bioinformatic analysis of genomic and transcriptomic data generated from 269 advanced (metastatic or locally advanced) and 277 resectable PDAC tumor samples. Patient samples were stratified into EOPC (age of onset ≤55 years; n = 117), intermediate (age of onset 55–70 years; n = 264), and average (age of onset ≥70 years; n = 165) groups. Frequency of somatic mutations affecting genes commonly implicated in PDAC, as well as gene expression patterns, were compared between EOPC and all other groups. Results: EOPC tumors showed significantly lower frequency of somatic single-nucleotide variant (SNV)/insertions/deletions (indel) in CDKN2A (P = 0.0017), and were more likely to achieve biallelic mutation of CDKN2A through homozygous copy loss as opposed to heterozygous copy loss coupled with a loss-of-function SNV/indel mutation, the latter of which was more common for tumors with later ages of onset (P = 1.5e-4). Transcription factor forkhead box protein C2 (FOXC2) was significantly upregulated in EOPC tumors (P = 0.032). Genes significantly correlated with FOXC2 in PDAC samples were enriched for gene sets related to epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) and included VIM (P = 1.8e-8), CDH11 (P = 6.5e-5), and CDH2 (P = 2.4e-2). Conclusions: Our comprehensive analysis of sequencing data generated from a large cohort of PDAC patient samples highlights a distinctive pattern of biallelic CDKN2A mutation in EOPC tumors. Increased expression of FOXC2 in EOPC, with the correlation between FOXC2 and EMT pathways, represents novel molecular characteristics of EOPC. See related commentary by Lou, p. 8
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».