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Enregistrement W4388228692 · doi:10.1101/2023.10.30.564752

Differential Activity of MAPK signalling Defines Fibroblast Subtypes in Pancreatic Cancer

2023· preprint· en· W4388228692 sur OpenAlexfundno aff
Lisa Veghini, Davide Pasini, Pietro Delfino, Rui Fang, Dea Filippini, Christian Neander, Caterina Vicentini, Elena Fiorini, Francesca Lupo, Sabrina L. D’Agosto, Carmine Carbone, Michele Bevere, Diana Behrens, Claudio Luchini, Rita T. Lawlor, Aldo Scarpa, Giulia Biffi, Phyllis F. Cheung, Jens T. Siveke, Vincenzo Corbo

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di VeronaNational Cancer InstituteAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroGovernment of Ontario
Mots-clésMAPK/ERK pathwayPancreatic cancerBiologyCancer researchCancer-Associated FibroblastsPhenotypeCancerTranscriptomeCancer cellPopulationTumor microenvironmentCell biologyGene expressionSignal transductionGeneGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Fibroblast heterogeneity is increasingly recognised across cancer conditions. Given their important contribution to disease progression, mapping out fibroblasts’ heterogeneity is critical to devise effective anti-cancer therapies. Cancer-associated fibroblasts (CAFs) represent the most abundant cell population in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). Whether CAF phenotypes are differently specified by PDAC cell lineages remains to be elucidated. Here, we reveal an important role for the MAPK signalling pathway in the definition of PDAC CAF phenotypes. We identify the myCAF transcriptional phenotype as uniquely dependent on proficient MAPK signalling. In addition, CAFs displaying elevated MAPK activity are specifically anchored to basal-like/squamous PDAC cells and define tumour subdomains with reduced frequency of CD8+ T cells. We characterize the single-cell transcriptome of mouse PDAC tumours in response to MAPK inhibition and identify gene expression signatures of MAPK high CAFs, which suggest immunoregulatory functions. Accordingly, a gene expression signature of MAPK high CAFs correlates with poor prognosis in several human cancer conditions, including PDAC, and with reduced response to immune checkpoint inhibition in immune-reactive solid tumours. Altogether, our data expand our knowledge on CAF phenotype heterogeneity and reveal a new strategy for targeting of myofibroblastic CAFs in vivo .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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