Abstract C001: Novel Sex-Specific Metabolic Phenotypes in Early Onset Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: The overall incidence of late-onset colorectal cancer (LOCRC, ≥50 years old) has decreased. However, the rates of early-onset colorectal cancer (EOCRC, <50 years old) have steadily increased, posing a major public health concern as EOCRC patients typically have poorer clinical outcomes. Sex-specific factors, including hormones and metabolites, have been underexplored as potential therapeutic targets for EOCRC. Aim: We propose that male and female EOCRC patients exhibit different metabolic responses in their colorectal tumors, which could have significant implications for personalized treatment approaches. Methods: We conducted a comprehensive metabolomics analysis on surgically resected colorectal tumors and matched adjacent normal mucosa from EOCRC and LOCRC patients (n=372). Disease-specific survival analysis was performed for individual patients. To determine the influence of sex and metabolite abundance on tumor progression, we employed multivariate Cox proportional hazard and early-late index models. We further validated the clinical significance of our findings using independent datasets from the NCBI Gene Expression Omnibus (n=582 patients), and a retrospective validation cohort from the SEER database (n=79506 EOCRC patients). Results: Our discovery and validation cohorts revealed that male patients had significantly worse disease-specific survival in EOCRC. Metabolomic analysis revealed distinct metabolic sub-phenotypes influenced by sex. Younger male patients exhibited worse disease-specific survival compared to LOCRC, even after adjusting for the stage of CRC. Tumors from younger male patients showed enhanced amino acid utilization, characterized by increased asparagine and tryptophan metabolism, and increased fatty acid uptake to fuel growth. Independent validation revealed that high asparagine synthetase (ASNS) expression correlated with age in male EOCRC patients only. Conclusion: Modulating sex-biased tumor metabolomes may represent a potentially effective targeted strategy for the prevention and treatment of EOCRC in both men and women. Citation Format: Oladimeji Aladelokun, Abhishek Jain, Xinyi Shen, Samuel Butensky, Shiying Xiao, Allison Janak, Domenica Berardi, Carol Yang, Reza Aalizadeh, Sunny Siddique, Xiaomei Ma, Philip Paty, Rolando Garcia-Milian, Alison Berner, Jatin Roper, Sajid Khan, Caroline Johnson. Novel Sex-Specific Metabolic Phenotypes in Early Onset Colorectal Cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: The Rise in Early-Onset Cancers—Knowledge Gaps and Research Opportunities; 2025 Dec 10-13; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(23_Suppl):Abstract nr C001.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».