Subtype-Discordant Pancreatic Ductal Adenocarcinoma Tumors Show Intermediate Clinical and Molecular Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: RNA-sequencing–based subtyping of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) has been reported by multiple research groups, each using different methodologies and patient cohorts. “Classical” and “basal-like” PDAC subtypes are associated with survival differences, with basal-like tumors associated with worse prognosis. We amalgamated various PDAC subtyping tools to evaluate the potential of such tools to be reliable in clinical practice. Experimental Design: Sequencing data for 574 PDAC tumors was obtained from prospective trials and retrospective public databases. Six published PDAC subtyping strategies (Moffitt regression tools, clustering-based Moffitt, Collisson, Bailey, and Karasinska subtypes) were used on each sample, and results were tested for subtype call consistency and association with survival. Results: Basal-like and classical subtype calls were concordant in 88% of patient samples, and survival outcomes were significantly different (P < 0.05) between prognostic subtypes. Twelve percent of tumors had subtype-discordant calls across the different methods, showing intermediate survival in univariate and multivariate survival analyses. Transcriptional profiles compatible with that of a hybrid subtype signature were observed for subtype-discordant tumors, in which classical and basal-like genes were concomitantly expressed. Subtype-discordant tumors showed intermediate molecular characteristics, including subtyping gene expression (P < 0.0001) and mutant KRAS allelic imbalance (P < 0.001). Conclusions: Nearly 1 in 6 patients with PDAC have tumors that fail to reliably fall into the classical or basal-like PDAC subtype categories, based on two regression tools aimed toward clinical practice. Rather, these patient tumors show intermediate prognostic and molecular traits. We propose close consideration of the non-binary nature of PDAC subtypes for future incorporation of subtyping into clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».