Abstract PO-053: MYC Influences metastatic heterogeneity in pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tumor heterogeneity - resulting from genetic and epigenetic alterations acquired during tumor progression - is a critical driver of phenotypic diversity in most cancers. A lethal consequence of tumor heterogeneity is the acquisition of metastatic traits by tumor cells, leading to poor clinical outcomes. This remains a major problem in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), which continues to have the worst prognosis of any major cancer type. While most cases of PDAC present with metastatic disease at the time of diagnosis, the patterns and burden of metastasis can vary widely, with some patients exhibiting a limited metastatic burden while others have more extensive spread, which impacts clinical outcomes. However, the biological and functional differences that drive metastatic heterogeneity are poorly understood. One barrier to understanding metastatic heterogeneity has been a paucity of model systems that capture this natural variation and allow for direct assessment of paired primary tumors and metastases. We previously developed an autochthonous model of PDAC – the KPCX model – that employs multiplexed fluorescence-based labeling to track the contribution of multiple distinct tumor populations to metastasis. Importantly, this technique allows for ascertainment of primary-metastatic lineage relationships in vivo, so that primary tumor clones with substantial metastatic potential can be distinguished with those having poor metastatic potential. To understand the factors underlying differences in metastatic potential, we analyzed paired primary tumors and metastases in the KPCX model and from a cohort of 398 PDAC patients. Genomic and transcriptomic analysis of murine and human metastatic PDAC revealed an association between the highly metastatic state and gene amplification or transcriptional upregulation of MYC and its transcriptional targets. Functional assessments showed that MYC promotes metastasis by recruiting tumor associated macrophages (TAMs), leading to greater bloodstream intravasation. Consistent with these findings, metastatic progression in human PDAC was also associated of MYC signaling pathways and enrichment for MYC amplification in metastasis. Collectively, these results implicate MYC activity as a major determinant of metastatic burden and heterogeneity in advanced PDA. Citation Format: Ravikanth Maddipati, Robert J. Norgard, Timour Baslan, Komal S. Rathi, Amy Zhang, Pichai Raman, Max D. Wengyn, Taiji Yamazoe, Jinyang Li, David Balli, Michael J. LaRiviere, Ian W. Folkert, Ian D. Millstein, Jonathan Bermeo, Erica L. Carpenter, Scott Lowe, Christine Iacobuzio-Donahue, Faiyaz Notta, Ben Z. Stanger. MYC Influences metastatic heterogeneity in pancreatic cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Special Conference on Pancreatic Cancer; 2020 Sep 29-30. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(22 Suppl):Abstract nr PO-053.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».