Integrated Systems Analysis of the Murine and Human Pancreatic Cancer Glycomes Reveals a Tumor-Promoting Role for ST6GAL1
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is the third leading cause of cancer death in the United States. Glycans, such as carbohydrate antigen 19-9, are biomarkers of PDAC and are emerging as important modulators of cancer phenotypes. Herein, we used a systems-based approach integrating glycomic analysis of the well-established KC mouse, which models early events in transformation, and analysis of samples from human pancreatic cancer patients to identify glycans with potential roles in cancer formation. We observed both common and distinct patterns of glycosylation in pancreatic cancer across species. Common alterations included increased levels of α-2,3-sialic acid and α-2,6-sialic acid, bisecting GlcNAc and poly-N-acetyllactosamine. However, core fucose, which was increased in human PDAC, was not seen in the mouse, indicating that not all human glycomic changes are observed in the KC mouse model. In silico analysis of bulk and single-cell sequencing data identified ST6 beta-galactoside alpha-2,6-sialyltransferase 1, which underlies α-2,6-sialic acid, as overexpressed in human PDAC, concordant with histological data showing higher levels of this enzyme at the earliest stages. To test whether ST6 beta-galactoside alpha-2,6-sialyltransferase 1 promotes pancreatic cancer, we created a novel mouse in which a pancreas-specific genetic deletion of this enzyme overlays the KC mouse model. The analysis of our new model showed delayed cancer formation and a significant reduction in fibrosis. Our results highlight the importance of a strategic systems approach to identifying glycans whose functions can be modeled in mouse, a crucial step in the development of therapeutics targeting glycosylation in pancreatic cancer.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».