Abstract PR-002: Stromal phenotypic heterogeneity fosters pancreatic cancer progression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) remains mostly untreatable while its incidence is on the rise. PDAC stroma should be a reservoir for novel therapeutic targets. Yet, stromal cellular complexity and an extensive intratumoral heterogeneity in human patients have left the functions of PDAC stroma poorly understood and likely hamper its targeting. Here, we set out to deconvolute regional heterogeneity in human PDAC stroma and assess its role in disease progression. Using resected & advanced biospecimens with known patient outcome, we mapped the stromal and epithelial landscapes of PDAC by combining integrative histopathology, quantitative image analysis of a 30-marker IHC panel, genomics and proteomics, machine learning, scRNAseq of PDAC-derived fibroblasts, and controlled functional assays. This histology-guided multidimensional approach revealed two overarching types of sub-tumormicroenvironments (subTMEs) in PDAC, present across stages and primary and metastatic sites. These subTMEs co-occurred intratumourally but were spatially confined, producing patient-specific cellular and molecular heterogeneity in PDAC stroma. SubTME-resolved IHC characterization of PDAC specimens and multiplexed functional analyses with subTME-specific patient-derived fibroblasts and organoids then identified how both microenvironmental programs were uniquely structured to support crucial aspects of tumour biology. Forming a complementary stromal support system, reactive subTME regions rich in fibroblasts and immune cells were vascularized and promoted features of aggressive tumour progression, while protective subTME regions enriched in ECM supported tumour differentiation yet were markedly chemoprotective and translated into poor treatment response during 1st line chemotherapy. Consequently, tumours benefited from concomitant presence of both subTMEs and patients with phenotypically heterogenous stroma displayed shortened survival. Our patient-matched multidimensional data were then used to train a Random Forest model for prediction of subTME presence from bulk RNAseq samples. This again stratified PDAC patients in the independent TCGA cohort into distinct clinical outcomes by stromal phenotypic heterogeneity. In conclusion, we have delineated human PDAC stroma to subtype its heterogeneity into phenotypically distinct reactive and protective elements. This defines the active role of two overarching sub-microenvironment types in PDAC progression and sets a path towards developing novel stroma-instructed therapies. Citation Format: Barbara T. Grünwald, Antoine Devisme, Foram Vyas, Geoffroy Andrieux, Gun Ho Jang, Kazeera Aliar, Curtis McCloskey, Andrew Macklin, Joan Miguel Romero, Laura Tamblyn, Nikolina Radulovich, Peter Bronsert, Grainne O’Kane, Julie Wilson, Jennifer Knox, Sandra Fischer, Thomas Kislinger, Melanie Boerries, Steven Gallinger, Rama Khokha. Stromal phenotypic heterogeneity fosters pancreatic cancer progression [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 PR-002.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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.
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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 ».