Abstract B116: Integrative proteogeonomic profiling of PDAC reveals updated epithelial subtypes and cross-omic predictors of survival
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) chemotherapy regimens are largely uniform, tailored mainly to patient fitness or rare genomic alterations. This strategy fails to capitalize on the disease’s substantial molecular heterogeneity, including variations in copy number alterations, immune infiltration, stromal composition, and cancer cell phenotypes. These features are not independent; they reflect interconnected biological processes and co-evolving pathways that shape tumour progression. Multi-omic integration is therefore essential—not only to capture the complexity of PDAC biology, but also to clarify the molecular basis of tumours classified as ‘intermediate’ by current stromal and cancer taxonomies, thereby enabling rational therapeutic targeting. To this end, we performed imaging mass cytometry on three serial sections of a PDAC tissue microarray (221 resected tumours, ∼4 cores each), generating >800 multiplexed images (40–43 channels) focused on epithelial, immune, or stromal biomarkers. We profiled 76 immune and stromal cell types and states (hypoxic, proliferative, apoptotic, under tension), as well as six tumour phenotypes defined by expression of epithelial transcription factors (GATA6, FOXA2, PDX1), classical markers (AGR2, TFF1, CEACAM6), basal markers (TP63, KRT5, S100A2, CAV1), and other PDAC-associated proteins (S100A4, MMP7, MUC16). These six cancer cell types captured the classical and basal PDAC signatures, along with four discrete “intermediate” states with distinct associations to stromal heterogeneity, RNA subtype (n = 92), tumour ploidy (n = 182), and patient outcome. These phenotypes are also detectable in unmatched single-cell RNA-seq data (n = 163), though with more overlap in marker expression. Using matched 30X whole genome sequencing (n = 182), we identified mutations and copy number alterations linked to shifts in cancer and stromal cell phenotypes, raising the question of which molecular axis best informs clinical prognosis. To address this, we applied a modified version of Stabl, a Lasso-based machine learning approach, to compare across omic layers and identify features most strongly associated with overall survival. Per-modality analysis showed that models incorporating omics outperformed those based on clinical features alone, with imaging data slightly outperforming genomics. Cross-omic integration revealed several prognostically relevant copy number aberrations, fibroblast phenotypes, and cancer cell states. By consolidating information on tumour phenotypes, stromal niches, and genomic alterations, this work aims to focus future drug discovery on the most clinically impactful molecular features in PDAC. Citation Format: Ferris Nowlan, Noor Shakfa, Tiak Ju Tan, Sibyl Drissler, Elizabeth Sunnucks, Jennifer L. Gorman, Chengxin Yu, Sheng-Ben Liang, Barbara Gruenwald, Ayelet Borgida, Edward L. Chen, Golnaz Abazari, Miralem Mrkonjic, Julie M. Wilson, Kieran R. Campbell, Robert C. Grant, Anne-Claude Gringas, Grainne M. O'Kane, Faiyaz Notta, Steve Gallinger, Hartland W. Jackson. Integrative proteogeonomic profiling of PDAC reveals updated epithelial subtypes and cross-omic predictors of survival [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Pancreatic Cancer Research—Emerging Science Driving Transformative Solutions; Boston, MA; 2025 Sep 28-Oct 1; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(18_Suppl_3):Abstract nr B116.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».