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Enregistrement W4417210855 · doi:10.1158/1557-3265.earlyonsetca25-pr012

Abstract PR012: Transcriptomic and pathway analyses patterns in early-onset and late-onset microsatellite stable colorectal cancer: Results from the ORIEN Network

2025· article· en· W4417210855 sur OpenAlexaboutno aff
Sheetal Hardikar, Griffin Caryotakis, David A. Nix, Aaron Atkinson, Jamie K. Teer, Vaia Florou, Andreana N. Holowatyj, Michelle L. Churchman, David McKean, Phaedra Agius, Bodour Salhia, Ning Jin, Daniel Spakowicz, Michael J. Cavnar, Emily Baiyee Toegel, Tiago Biachi De Castria, Patrick Boland, Ahmad A. Tarhini, Bryan P. Schneider, Matthew J. Reilley, Deepak Vadehra, Michele M. Gage, Howard Colman, Courtney L. Scaife, Jessica N. Cohan, Biljana Gigic, Adetunji T. Toriola, Christopher I. Li, Jane C. Figueiredo, David Shibata, Cornelia M. Ulrich, Aik Choon Tan, Erin M. Siegel

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrosatellite instabilityColorectal cancerTranscriptomeMicrosatelliteCancerGermlineExomeGenomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Although ∼20% of early-onset colorectal cancer (EOCRC, age at diagnosis <50y) cases are due to germline mutations, the etiology of the majority of EOCRC cases remains poorly understood. EOCRC differs molecularly from late-onset colorectal cancer (LOCRC, age at diagnosis > 70y), with EOCRC tumors more frequently exhibiting high-grade histology, immune-related signatures, and microsatellite instability, while LOCRC is marked by DNA damage and oxidative stress pathways. Although consensus molecular subtypes (CMS) offer a framework for classification, they do not fully explain the rising EOCRC incidence, highlighting the need for integrative multiomic approaches to uncover underlying genetic, epigenetic, and environmental drivers for EOCRC. Methods: We leveraged genomic, transcriptomic, and clinical data from 1,135 sporadic microsatellite stable colorectal cancer (CRC) patients enrolled in the Total Cancer Care protocol and included in the Oncology Research Information Exchange Network (ORIEN) Avatar program across seven U.S. cancer centers, using standardized protocols for biospecimen collection, sequencing, and data harmonization. Whole exome sequencing (WES) and transcriptomic profiling (RNA-Seq) was conducted using standardized pipelines, followed by normalization and filtering. We characterized biological differences across EOCRC and LOCRC using differential expression, molecular subtyping, immune deconvolution, survival analysis, and integrated pathway analyses combining RNA-seq and WES data. Results: Our cohort included 27.8% EOCRC, 53.5% average-onset (50-69y) and 18.9% LOCRC cases. EOCRC patients were more likely to present with rectal tumors (24% vs. 14%), advanced stage (75% vs. 57%), and receive treatments at a higher proportion (radiotherapy: 35% vs. 23%; adjuvant therapy: 51% vs. 37%) compared to LOCRC. No significant differences were observed in common CRC mutations or tumor mutational burden. EOCRC cases were significantly enriched for the mesenchymal CMS4 subtype and depleted in CMS2 and CMS3 (p < 9.46 × 10-6), though 5-year survival did not differ by CMS (p-value=0.23). Notably, we observed that EOCRC cases with CMS2 or CMS4 were more likely to be overweight (BMI >= 25kg/m2) as compared to LOCRC (OR > 2). Transcriptomic analysis identified 328 differentially expressed genes (306 up-regulated and 22 down-regulated in EOCRC); GSEA analysis showed enrichment of Hedgehog and calcium signaling pathways (FDR < 0.1) in EOCRC. Conclusions: This comparison of EOCRC and LOCRC cases demonstrates clear differences in CMS subtypes, reveals specific associations with environmental factors, and suggests that calcium channel signaling and hedgehog signaling may play a crucial role in the development and progression of EOCRC compared to LOCRC. Citation Format: Sheetal Hardikar, Griffin Caryotakis, David A. Nix, Aaron Atkinson, Jamie Teer, Vaia Florou, Andreana Holowatyj, Michelle L. Churchman, David M. McKean, Phaedra Agius, Bodour Salhia, Ning Jin, Daniel Spakowicz, Micha Cavnar, Emily Baiyee. Toegel, Tiago Biachi de Castria, Patrick M. Boland, Ahmad Tarhini, Bryan P. Schneider, Matthew Reilley, Deepak Vadehra, Michele M. Gage, Howard Colman, Courtney Scaife, Jessica N. Cohan, Biljana Gigic, Adetunji Toriola, Christopher I. Li, Jane Figueiredo, Dorotha Byrd, David Shibata, Cornelia M. Ulrich, Aik Choo Tan, Erin M. Siegel. Transcriptomic and pathway analyses patterns in early-onset and late-onset microsatellite stable colorectal cancer: Results from the ORIEN Network [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 PR012.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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