Abstract PR002: Proteomic profiling of endometrial carcinomas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While endometrial cancer (EC) has an overall favorable prognosis, some patients do poorly and may benefit from refinements of current classification systems. The TCGA-inspired pragmatic molecular classification tool Proactive Molecular Risk Classifier for Endometrial Cancer (ProMisE) has been integrated into international guidelines for EC risk stratification and management. ProMisE stratifies ECs into four prognostic groups: POLEmut, NSMP (no specific molecular profile), MMRd (mismatch repair deficient), and p53abn, where POLEmut has the best prognosis and p53abn has the worst prognosis. Our objective was to determine if proteomic profiling could provide additional prognostic or predictive information for EC patients, across or within ProMisE molecular subtypes. Global proteome profiling of FFPE samples, that had clinicopathologic and outcome data, was performed on 184 ECs encompassing all four ProMisE subtypes, including replicate samples of the same tumor, and both biopsy and final hysterectomy specimens. To ensure representation of each subtype, we aimed for an approximately equal distribution; 40 (27 %) MMRd, 33 (22 %) POLEmut, 42 (28 %) NSMP and 33 (22 %) p53abn, rather than the population-based distributions. There was high reproducibility in the proteomic profiles of intra-tumor replicate samples, and between matched biopsy and hysterectomy tumor samples (Pearson’s correlation >0.9). Consensus clustering generated four clusters, named ‘Adhesion’, ‘Immune’, ‘Proliferation’, and ‘Metabolic’ based on proteins enriched in each cluster. The Proliferation Cluster had the worst outcomes and the highest proportion of stage III/IV, serous, and p53abn tumors than the other clusters. The Immune Cluster had the most favorable outcomes, despite having a relatively substantial proportion of stage III/IV, serous, and p53abn tumors. We correlated protein expression with common mutations, including ARID1A mutations that cause loss of ARID1A protein expression, found in up to 60% ECs. ARID1A positive tumors also express proteins in the retinoic acid signaling pathway, while ARID1A-deficient tumors express proteins indicative of neutrophil infiltration. Comparing molecular subtypes, we found p53abn ECs were enriched in proteins associated with poor outcomes in many tumor types, such as GRB7. We validated elevated GRB7 expression in p53abn tumors using immunohistochemistry and found an association with worse disease specific survival (DSS) across the whole cohort (HR=2.39). Nucleolin expression was associated with worse prognosis in the NSMP subtype (DSS HR=9.88), while BABAM1 expression was associated with better prognosis within p53abn tumors (DSS HR=2.43). Knockout of BABAM1 (part of the BRCA complex) in cell lines resulted in increased sensitivity to PARP inhibition. Proteomic analysis of EC identifies candidate prognostic markers that may further refine current molecular classification and help guide treatment decisions. New therapeutic interventions could be developed to target proteins and pathways identified by EC proteomic profiling. Citation Format: Dawn R. Cochrane, Gian Luca Negri, Jutta Huvila, Juliana Sobral de Barros, Forouh Kalantari, Nissreen Mohammad, David Farnell, Emily Thompson, Amy Lum, Sandra E. Spencer, Amy Jamieson, Samuel Leung, Derek Chiu, Martin Koebel, Stefan Kommoss, Friedrich Kommoss, Blake Gilks, Lien Hoang, David Huntsman, Gregg B. Morin, Jessica N. McAlpine. Proteomic profiling of endometrial carcinomas [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Endometrial Cancer: Transforming Care through Science; 2023 Nov 16-18; Boston, Massachusetts. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2024;30(5_Suppl):Abstract nr PR002.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».