Abstract PR-009: Proteotranscriptomic classification and characterization of pancreatic neuroendocrine neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pancreatic neuroendocrine neoplasms (PNENs) are biologically and clinically heterogeneous neoplasms with variable patient outcomes. Our study aims to uncover the molecular factors that underlie the clinical and biological heterogeneity among PNENs for a better understanding and potential classification of this disease. Methods Formalin-fixed paraffin-embedded primary tumour specimens from 92 patients with PNEN were procured for the study and split into two cohorts for discovery and validation purposes. Next-generation sequencing profiled the exome and transcriptome, and quantitative mass-spectrometry profiled the global proteome of specimens. Non-negative matrix factorization was used to identify subgroups, followed by differential analysis to identify subgroup-specific features. To corroborate subgroup-specific RNA- and protein- level distinctions, activities of key cellular regulators were inferred from target gene expression or co-expression signatures. Results Unsupervised clustering analysis of transcriptome data identified four robust molecular subgroups that were substantiated by proteome analysis (p=0.0005) within the discovery cohort and validated with the validation cohort and an external cohort of PNENs from a previous microarray-based gene expression study. A proliferative subgroup was enriched with neuroendocrine carcinomas and specimens with >20% Ki67, concomitant with reduced survival probability (p=0.0024; logrank test) and higher mRNA expression and protein abundance of cell cycle-related genes. Increased mRNA expression of ARX or PDX1 (adjusted p<0.05) was found in two of the subgroups similar to a previous report. The ARX-high subgroup was characterized by enrichment of oxidative phosphorylation genes and increased relative abundance of mitochondrial proteins, while oncogenic Ras mutations were found in the PDX1-high subgroup. A fourth subgroup exhibited enrichment of stromal/mesenchymal molecular features and Hippo signaling pathway. Inferred activities of key cellular regulators further supported observed alterations within subgroups. Conclusions We identified four robust molecular subgroups among PNENs with clinicopathological associations and biological distinctions that may provide potential new directions for patient stratification and treatment strategies to facilitate treatment decisions. Citation Format: Kevin C. Yang, Steve Kalloger, John Aird, Michael Lee, Christopher Rushton, Sandra E. Spencer Miko, Karen L. Mungall, Andrew J. Mungall, Shane Colborne, Ryan D. Morin, Jonathan M. Loree, Marco A. Marra, Daniel J. Renouf, Gregg B. Morin, David F. Schaeffer, Sharon M. Gorski. Proteotranscriptomic classification and characterization of pancreatic neuroendocrine neoplasms [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-009.
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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 | 0,001 |
| 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.
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 ».