Abstract A007: Pancreatic cancer comprises co-existing transcriptional states regulated by distinct master regulator programs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite extensive efforts, reproducible assessment of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDA) heterogeneity and plasticity at the single cell level remains elusive. Systematic, network-based analysis of single cell RNA-seq profiles showed that most PDA tumors comprise three coexisting lineages whose aberrant transcriptional state is mechanistically controlled by distinct regulatory programs. These lineages were characterized by the aberrant activation of either gastrointestinal lineage markers (GLS), transcriptional effectors of morphogen pathways (MOS) and acinar to ductal metaplasia markers (ALS). Each lineage was characterized by cells in two different cell states determined by the differential activation of MEK signaling (M+/M-) and high cellular plasticity. These states were confirmed in multiple cohorts, cell lines, PDX models and harmonized with bulk profile analyses. Master regulators (MRs) of GLS and MOS state were predictive of patient’s survival in bulk profiles. Cross-state plasticity was confirmed by lineage tracing assays, while pooled CRISPR/Cas9 assays confirmed the essentiality of identified MR proteins. Finally, mechanistic MR-mediated cell state control was confirmed by MR expression-mediated reprogramming of MOS cells to a GLS state. Our work provided a mechanistic model of pancreatic cancer heterogeneity and testable hypothesis to target cell state-specific pancreatic cancer dependencies. Citation Format: Pasquale Laise, Mikko Turunen, Hans Carlo Maurer, Alvaro Curiel Garcia, Ela Elyada, Bernhard Schmierer, Lorenzo Tomassoni, Jeremy Worley, Mariano J. Alvarez, Jordan Kesner, Xiangtian Tan, Somnath Tagore, Ester Calvo Fernandez, Kelly Wong, Alexander L. E. Wang, Sabrina Ge, Alina C. Iuga, Aaron T. Griffin, Winston Wong, Gulam A. Manji, Faiyaz Notta, David A. Tuveson, Kenneth P. P. Olive, Andrea Califano. Pancreatic cancer comprises co-existing transcriptional states regulated by distinct master regulator programs [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 A007.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».