Abstract A003: Developmental parallels in pancreatic cancer subtypes revealed by single cell transcriptomics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent research into the transcriptional subtypes in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDA) has demonstrated their importance in predicting survival and therapeutic response. The Basal-like subtype is enriched in metastases and generally predicts poorer prognosis, while the Classical subtype is defined by gene expression reflective of pancreatic progenitors. The two-subtype scheme can be further subdivided into five subtypes that help better reflect the vast transcriptional heterogeneity found in PDA tumors. Basal-like A tumors fare worse than Basal-like B tumors. KRAS wildtype tumors are enriched in Classical B, which have the best prognosis, while Classical A is more reflective of the two-subtype Classical program. Hybrid tumors, generally a mix of Basal-like B and Classical A, are intermediate in prognosis between the Classical and Basal-like subtypes. Despite the importance of the subtypes, we have yet to fully understand how subtype programs within single cells of a tumor are intrinsically regulated, and how they contribute to tumor-level transcriptional observations. To investigate, we generated and leveraged a single cell RNA sequencing dataset enriched for malignant tumor cells spanning both primary and metastatic disease. Along with the richly annotated COMPASS dataset featuring bulk RNA sequencing of over 300 laser captured samples, we developed a single sample classifier utilizing gene pairs for assigning Basal-like A, Basal-like B, Hybrid, Classical A or Classical B to bulk tumors as well as individual cells, allowing interrogation of the subtypes across modalities. We find that the bulk subtype of the tumor is generally reflected in the dominant cell subtype. However, there are frequently cells of other subtypes within individual tumors, and substantial differences in cell subtype composition across tumors of the same subtype. In addition, we find that the proportion of Basal-like cells is a significant risk prognosticator. Investigating deeper into the transcriptional drivers of the subtypes reveals differences in expression of programs linked to endodermal development. Transcription factors such as FOXC1 and IRX3 generally related to foregut development are enriched in Basal-like A, forming a gradient of high expression to lower expression from Basal-like A, Basal-like B, Hybrid, Classical A to Classical B. Interestingly, midgut transcription factors such as CDX2 and ELF3 are expressed in the reverse order. Integrating data from single cell endoderm RNA sequencing further supports this finding, suggesting that the subtypes may arise from tumor cells exploiting pathways normally expressed early in development. This work provides a stepping stone to better understanding the mechanisms behind transcriptional subtypes in PDA. Citation Format: Sabrina Ge, Gun Ho Jang, Michelle Chan-Seng-Yue, Eugenia Flores Figueroa, Karen Ng, Stephanie Ramotar, Anna Dodd, Grainne M. O'Kane, Julie M. Wilson, Jennifer J. Knox, Sandra E. Fischer, Steven Gallinger, Faiyaz Notta. Developmental parallels in pancreatic cancer subtypes revealed by single cell transcriptomics [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Pancreatic Cancer; 2022 Sep 13-16; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(22 Suppl):Abstract nr A003.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
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 ».