Abstract 7161: HMGA2 predicts treatment outcome in pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The recognition of distinct transcriptional subtypes in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) has defined a group of poorly differentiated tumors with worse prognosis, but these findings have yet to reach clinical application. These tumors, termed “basal, ” are unique for their loss of epithelial identity and relative chemoresistance compared to “classical” tumors. To develop a prognostic biomarker for the basal subtype, we have identified that the chromatin architectural protein HMGA2 is highly expressed in this subset of cancers. Using a tumor microarray of 580 primary biopsies from a diverse set of PDAC patients undergoing surgical resection, we performed multiplex immunohistochemistry for HMGA2, previously published markers of basal and classical disease, and immune subsets. We then associated patient outcome and known clinical data from 491 of these samples to staining patterns. We found that expression of HMGA2, but not published basal markers CK5 or CK17, predicted overall survival in our cohort. Combination of HMGA2 status with GATA6 status allowed for identification of two key study groups: an HMGA2+/GATA6- cohort with worse survival, decreased CD8+ T cells, and poorer response to gemcitabine-based chemotherapies (n=94, median survival = 11.2 months post-surgery); and an HMGA2-/GATA6+ cohort with improved survival, increased CD8+ T cell infiltrate, and improved survival with gemcitabine-based chemotherapy (n=198, median survival = 21.7 months post-surgery). Importantly, these findings were also true for Black patients, who have been underrepresented in previous subtyping studies. HMGA2 was also predictive of overall survival in RNA sequencing from metastatic tumors in an independent cohort. As a positive nuclear marker for basal disease, HMGA2 complements GATA6 as a dual-indicator test for disease subtype in PDAC. We aim to introduce this novel biomarker in a prospective multi-center clinical trial to further validate its use in selecting chemotherapy regimens and across other under-represented racial groups. Citation Format: Naomi Yamamoto, Stephanie Dobersch, Ian Loveless, Annie Samraj, Gun Ho Jang, Miki Haraguchi, Ryan Fields, David DeNardo, Faiyaz Notta, Howard Crawford, Nina Steele, Sita Kugel. HMGA2 predicts treatment outcome in pancreatic cancer [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 7161.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».