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Enregistrement W4412951835 · doi:10.1002/1878-0261.70107

Investigating the cell of origin and novel molecular targets in Merkel cell carcinoma: a historic misnomer

2025· article· en· W4412951835 sur OpenAlexafffund
Richie Jeremian, Sriraam Sivachandran, Melissa A. Galati, Brandon Ramchatesingh, Hibo Rijal, Johnny Hanna, Elena Netchiporouk, May Chergui, Margaret Redpath, Samy Abou Setah, Ivan V. Litvinov

Notice bibliographique

RevueMolecular Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePolyomavirus and related diseases
Établissements canadiensSt Mary's Hospital CentreUniversité LavalMcGill UniversityQueen's UniversitySt. Mary's UniversityUniversity of TorontoMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéCancer Research Society
Mots-clésMerkel cell polyomavirusMerkel cell carcinomaBiologyTranscriptomeMerkel cellCell typeCellDownregulation and upregulationImmune systemCancer researchGeneImmunologyGene expressionGeneticsCarcinoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Merkel cell carcinoma (MCC) is a highly aggressive disease with the poorest prognosis among skin cancers, originally posited to be derived from Merkel cells. Emerging evidence, however, suggests other potential origins for MCC, including hematological lineages. We utilized targeted and multi-omics approaches to explore gene expression patterns at protein and RNA levels of MCCs. Western blotting, immunofluorescence, and immunohistochemistry were performed using fresh and 92 FFPE samples of primary and metastatic MCC, and two MCC cell lines (MS-1, HaCaT). RNA sequencing of selected FFPE samples identified differentially expressed genes based on sex and Merkel cell polyomavirus (MCPyV) status. Finally, weighted gene correlation network analysis (WGCNA) and cell type enrichment analyses were employed to determine pathway and cell type enrichment, respectively. MCC patient samples heterogeneously expressed B-cell and neuroendocrine markers and novel molecular targets including BCMA, CD10, CD93, PAX5, TdT, IgA, and CD19. Transcriptome analysis demonstrated differentially expressed genes based on sex and MCPyV status. MCPyV+ tumors had significant upregulation of genes involved in immune cell function and downregulation of processes related to neuronal activity. WGCNA highlighted enrichment for pathways involved in immune function, including B-cell differentiation. Cell type enrichment analysis highlighted enrichment for multipotent stem cells, several immune cell types, and keratinocytes. Our findings support previous studies which confirm that MCC is unlikely to be derived from Merkel cells and instead from multiple or divergent cell types, including those of B-cell lineage. Our work highlights the need for a more personalized approach to diagnosis/characterization and treatment of MCCs, given the documented variability of novel potentially targetable pathways.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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