Mutant GNAS drives a pyloric metaplasia with tumor suppressive glycans in intraductal papillary mucinous neoplasia
Notice bibliographique
Résumé
Intraductal papillary mucinous neoplasms (IPMNs) are cystic lesions and bona fide precursors of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), one of the deadliest solid tumors. Although ∼90% of IPMNs are detected before PDAC forms, markers distinguishing benign from malignant disease are lacking, resulting in an abundance of unnecessary, invasive surgeries. Recent studies show that pancreatic precancer assumes a pyloric phenotype. To identify the regulators of this plasticity, cell lines, organoids, tumors from mouse models of IPMNs, and patient samples underwent multiplex immunostaining, RNA sequencing, glycosylation profiling, and computational analysis. These data revealed that GNAS R201C drives an indolent phenotype in IPMNs by amplifying a differentiated, pyloric phenotype through SPDEF/CREB3L1, which is characterized by distinct glycans. Acting as a glycan rheostat, GNAS R201C elevates LacdiNAcs at the expense of pro-tumorigenic acidic Lewis epitopes, inhibiting cancer cell invasion and disease progression. LacdiNAcs and 3′-sulfo-Le A/C are mutually exclusive and may serve as markers to risk stratify IPMN patients for surgery.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».