Abstract 4596: Spatial transcriptomics reveals subtype heterogeneity within the tumor epithelial compartment of pancreatic ductal adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Molecular subtyping of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) has converged on basal-like and classical subtypes with the former being associated with worse prognosis. Sequencing-based tools have emerged to bring PDAC subtyping closer to incorporation into clinical practice. We sought to test the utility of PDAC subtyping using a cohort of patient tumor samples in a clinical setting. For 29 patients with resectable PDAC, two formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) blocks were sequenced from each patient tumor sample (total n=58 blocks) using Nanostring nCounter. 18/58 (31%) of tumors had inconsistent PurIST-based basal-like or classical labels between the two blocks. Two tumors were selected for digital spatial transcriptomics based on having either consistent or inconsistent subtype labelling. Regions of interest (ROI) were selected to capture a diverse range of cellular compartments within the tumor microenvironment including tumor, stroma, immune cells, tumor buds and neurons. ROIs were sequenced across two and three FFPE blocks from the subtype consistent and inconsistent tumors, respectively. Gene expression was segmented by PanCK positive (epithelial) and negative (non-epithelial) signal. Across all ROIs (n=35), PanCK+ segments showed higher expression of basal-like (p=1.9e-7) and classical (p=4.2e-9) genes compared to PanCK- segments. For the subtype-consistent (classical) tumor, all ROIs (n=13) across two blocks showed predominate classical gene expression in the PanCK+ segment. In the subtype-inconsistent tumor that originally had blocks labelled PurIST classical and intermediate, ROIs (n=22) taken across three blocks showed 50, 60 and 83% of ROIs having higher basal-like expression, while remaining ROIs had predominant classical gene expression, and log2 fold change basal-like vs. classical (median) gene expression ranged from -2.4 (T-cells) to 1.3 (tumor and stroma) across ROIs. Overall, the classical gene signature was positively correlated with GATA6 expression (rho=0.40, p=3.2e-4) across all ROIs and PanCK segmentations. While these data support the notion of subtyping expression being specific to the tumor epithelial component, nearly one-third of patient samples had different subtype labels depending on which area of the tumor epithelium was captured. We demonstrate the ability for spatial transcriptomics to resolve subtype heterogeneity and the contributing cellular compartments, providing potential to better understand how aggressive disease develops and could be treated. Citation Format: James Topham, Jenny Chu, Maya Kevorkova, Steve Kalloger, Joanna Karasinska, Andrew Metcalfe, Hassan Ali, Dongxia Gao, Christine Chow, Jonathan Loree, Daniel Renouf, David Schaeffer. Spatial transcriptomics reveals subtype heterogeneity within the tumor epithelial compartment of pancreatic ductal adenocarcinoma [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 4596.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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.
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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 ».