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Enregistrement W4406869644 · doi:10.1200/jco.2025.43.4_suppl.765

Clinical and genomic features of the morphological subtypes in advanced pancreatic cancer.

2025· article· en· W4406869644 sur OpenAlexaff
Eugenia Flores‐Figueroa, Yuanchang Fang, Maryam Monajemzadeh, Ayah Elqaderi, Tom W Ouellette, Amy X. Zhang, Gun Ho Jang, Karen Ng, Milena Gallucci, Zhen-Mei Liu, Nikolina Radulovich, Nhu‐An Pham, Anna Dodd, Julie M. Wilson, Erica S. Tsang, Steven Gallinger, Jennifer J. Knox, Grainne M. O’Kane, Faiyaz Notta, Robert C. Grant

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePancreatic cancerCancerInternal medicineOncologyPathologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

765 Background: In resected pancreatic cancer (PDA), morphology from routine histopathology slides provides a rapid inexpensive biomarker that predicts overall survival and correlates with transcriptomic subtypes. In this study, we evaluated clinical and genomic associations of morphological subtypes in resected and advanced disease and validated the consistency of subtypes in patient-derived organoids (PDO) and mouse xenografts (PDXs) during in vitro and in vivo modeling. Methods: Our cohort included PDA tumor tissues from 152 resectable (stage I/II) and 228 advanced cases (Stage III/IV). Hematoxylin and eosin-stained slides were blindly reviewed by two pathologists and classified into subtypes based on Kalimuthu (1). Morphological subtypes were correlated with clinical and genomic data from whole-genome and transcriptome sequencing. Histological preparations from PDOs and PDXs obtained from pancreatic resections and metastases were reviewed using the same criteria. Results: Morphological subtypes were significantly associated with clinical patterns. Locally advanced PDA exhibited the highest proportion of glandular tumors. Metastatic tumors were enriched for non-glandular morphologies. The non-glandular morphologies were significantly associated with lower survival rates in both resected and advanced tumors. Furthermore, morphological subtypes were significantly associated with unique genomic alterations. Compared to glandular tumors, non-glandular tumors were associated with increased KRAS copy number, KRAS imbalances, and polyploid genomes. In advanced settings, glandular and non-glandular tumors mostly exhibited classical and basal-like transcriptional subtypes, respectively. Squamous tumors had the highest mutation burden and the highest proportion of Basal A signature (2). Using differential gene expression, we identified transcriptional signatures of the morphological subtypes. PDOs and PDXs maintained the morphological subtypes, although non-glandular tumors had a lower success rate for PDO establishment. Conclusions: Morphological subtypes have distinct clinical and genomic associations across all stages of pancreatic cancer, which can be consistently modeled both in vitro and in vivo . These results demonstrate that morphological subtyping offers a rapid and biologically-relevant classification of PDA that could be used for drug development and stratification to predict therapy selection. 1. Gut; 69:317-328 (2020). 2. Nat Gen; 52:231-240 (2020).

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,385 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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