Oncogenic GNAS drives a pyloric-type transcriptomic program in pancreatic intraepithelial papillary mucinous neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Intraductal Papillary Mucinous Neoplasms (IPMNs) are cystic lesions of the pancreas which can serve as precursors for pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). Recently, we showed that acinar to ductal metaplasia (ADM), an injury repair program associated with pancreatic tumorigenesis, is characterized by a pyloric-type transcriptomic program similar to gastric spasmolytic polypeptide expressing metaplasia (SPEM), suggesting common mechanisms of reprogramming between the stomach and pancreas. The aims of this study were to assay IPMN for SPEM markers and to identify molecular drivers of this program. METHODS: Published RNA-seq studies of IPMN were assessed for SPEM markers, which were validated by immunostaining in patient samples. Murine cell lines expressing KrasG12D +/- GNASR201C were manipulated to identify distinct and overlapping transcriptomic programs driven by each oncogene. A PyScenic-based regulon analysis was performed to identify drivers of SPEM in the pancreas. Expression of candidate drivers was evaluated in patient samples by RNA-seq and immunostaining and a role for SPDEF was investigated. RESULTS: SPEM markers were identified in human IPMN. GNASR201C drove expression of these markers in murine cell lines and siRNA targeting of GNASR201C or KrasG12D demonstrates that GNASR201C amplifies a mucinous phenotype. Regulon analysis identified a role for transcription factors SPDEF, CREB3L1, and CREB3L4, which are expressed in patient samples. CONCLUSIONS: De novo expression of a pyloric-type/SPEM phenotype has been identified in pancreatitis, oncogenic KrasG12D-driven pancreatic neoplasia, and in KrasG12D;GNASR201C-driven IPMN, suggesting common mechanisms of reprogramming between these lesions and the stomach. IPMN-specific GNASR201C drives a SPEM phenotype characterized by the formation of mucus producing cells at the expense of other lineages. AMR was supported by NIH T32GM139400. AM is supported by the MD Anderson Pancreatic Cancer Moon Shot Program, the Sheikh Khalifa Bin Zayed Al-Nahyan Foundation and NIH (U01CA200468, U54CA274371, U24CA274274, R01CA220236). M.C.B.T is supported by a Vanderbilt Digestive Disease Research Center Pilot and Feasibility Grant (P30 DK058404) and a Nikki Mitchell Foundation Pancreas Club Seed Grant. M.C.B.T and N.J. are supported by The Department of Defense (DOD W81XWH2211121-1). The DelGiorno laboratory is supported by the Vanderbilt Ingram Cancer Center Support Grant (NIH/NCI P30 CA068485), the Vanderbilt-Ingram Cancer Center SPORE in Gastrointestinal Cancer (NIH/NCI 5P50 CA236733), the Vanderbilt Digestive Disease Research Center (NIH/NIDDK P30 DK058404), an American Gastroenterological Association Research Scholar Award (AGA2021-13-02), NIH/NIGMS R35 GM142709, The Department of Defense (DOD W81XWH2211121), The Sky Foundation, Inc (AWD00000079), and Linda’s Hope (Nashville, TN). This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2024 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.
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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 | 0,000 |
| 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 ».