Abstract 17: Proteogenomic characterization of pancreatic ductal adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC) is a highly aggressive cancer with 5-year survival rate less than 10%. Although numerous efforts have been made to characterize the functional driver genes of PDAC, the impacts of genomic alterations on protein modifications and molecular mechanism of this cancer type are still not well defined. To this end, Investigators from The Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC) conducted the first comprehensive characterization of 140 pancreatic cancers, 67 normal adjacent tissues, and 9 normal pancreatic ductal tissues using whole genome sequencing, whole exome sequencing, methylation, RNA-seq, miRNA-seq, proteomics, phosphoproteomics, and glycoproteomics. To address the inherent low neoplastic cellularity of pancreatic cancer, multiple orthogonal strategies using molecular features and histology imaging were deployed to deconvolute the cellularity and identify 105 tumors with sufficient neoplastic purity for downstream analyses. Proteomics, phosphoproteomics, and glycoproteomics analyses by mass spectrometry identified and quantified 11,662 proteins, 51,469 phosphosites, and 34,024 glycopeptides, respectively. Genomic data revealed that 97% of the cancers harbored KRAS alterations in our cohort. In addition, we found that somatic mutations and copy number alterations could impact gene and protein expression, as well as protein modifications such as phosphorylation and glycosylation. Glycoproteomic analyses uncovered tumor-associated alterations in glycoprotein biosynthesis and glycoproteins as potential targets for diagnosis or therapeutic intervention. Over-expressed kinase substrates and their corresponding kinases were identified with integration of global proteomic and phosphoproteomic measurements, thus identifying potential therapeutic targets. The results of our molecular and cellular subtyping revealed a small group of immune-hot subtype tumors that could benefit from immunotherapy, as well as the underlying mechanisms associated with major groups of immune-cold subtypes, including endothelial cell remodeling, glycolysis, and cell junction dysregulation. Non-negative matrix factorization (NMF)-based proteogenomics subtyping revealed two clusters with strong prognostic relevance. Finally, we identified proteins and glycoproteins overexpressed in early stage pancreatic cancer that may serve as candidates for early detection. This comprehensive proteogenomic characterization of PDAC provides a valuable resource for uncovering the molecular mechanisms of this cancer and thus paves the way for discovery of novel early detection and therapeutic targets. Citation Format: Liwei Cao, Chen Huang, Daniel Cui Zhou, Oliver F. Bathe, Daniel W. Chan, Ralph H. Hruban, Li Ding, Bing Zhang, Hui Zhang, Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium Investigators. Proteogenomic characterization of pancreatic ductal adenocarcinoma [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 17.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».