Single-cell analysis of an engineered organoid-based model of pancreatic cancer identifies hypoxia as a contributing factor in the determination of transcriptional subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a high-mortality cancer characterized by its aggressive, treatment-resistant phenotype and a complex tumour microenvironment (TME) featuring significant hypoxia. Bulk transcriptomic analysis has identified the “classical” and “basal-like” transcriptional subtypes which have prognostic value in PDAC; however, it remains unclear how microenvironmental heterogeneity contributes to the expression of these transcriptional signatures. Here, we used single cell transcriptome analysis of the organoid TRACER platform to explore the effect of oxygen and other microenvironmental gradients on PDAC organoid cells. We found that the microenvironmental gradients present in TRACER significantly impact the distribution of organoid transcriptional phenotypes and the enrichment of gene sets linked to cancer progression and treatment resistance. More significantly, we found that microenvironmental gradients drive changes in the expression of the classical and basal-like transcriptional subtype gene signatures. This effect is likely dominated by the oxygen gradients in TRACER, as hypoxia alone induced decreases in the expression of classical marker GATA6 at both the gene and protein level in PDAC cells. This work suggests that hypoxia contributes to determining transcriptional subtypes in PDAC and broadly underscores the importance of considering microenvironmental gradients in organoid-based transcriptomic studies of PDAC.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».