Cell Type of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma Origin: Implications for Prognosis and Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a devastating disease that has no effective early detection method or treatment to date. Summary: The normal cell type that initiates PDAC, or its cellular origin, is still unknown. To investigate the contribution of distinct normal epithelial cell types to PDAC tumorigenesis, genetically engineered mouse models were used to show that both acinar and ductal cells are capable of giving rise to PDAC. These studies indicated that genetic mutations and pancreatic injury interact differently with each cellular origin to affect their predilection and process for forming PDAC. In this review, we summarize recent findings using various genetically engineered mouse models in the identification and characterization of the PDAC cell of origin. We also discuss potential implications for cellular origin on tumor development, PDAC transcriptional subtype, and disease prognosis of patients. Key Message: Although it is clear that both ductal and acinar cells have the potential to form PDAC, whether cellular origin can indeed influence patient prognosis and whether knowledge of cellular origin will aid in the diagnosis or treatment of patients in the future will need further study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».