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Enregistrement W4417340894 · doi:10.2196/76811

IL-6/GP130/JAK/STAT3 Pathway Activation in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma and Its Association With Clinical Features: Protocol for a Retrospective Cross-Sectional Study

2025· article· en· W4417340894 sur OpenAlexvenueno aff
Claudia Mellenthin, Frederick Schaller, L. Vignot, Sarah Peisl, Rita Vesce, Iréne Esposito, Carmen Gonelle‐Gispert, Cornelia Schneider, Michel Adamina, Léo Bühler

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytokine Signaling Pathways and Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancreatic ductal adenocarcinomaDiseaseClinical pathwayPancreatic cancerSignal transductionClinical PracticeAssociation (psychology)Protocol (science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The proinflammatory cytokine interleukin 6 (IL-6) contributes to pancreatic tumorigenesis by activating the Janus kinase (JAK)-signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) signaling cascade. Targeting the IL-6/glycoprotein 130 (GP130)/JAK/STAT3 axis may therefore represent a promising therapeutic approach for pancreatic adenocarcinoma. Objective: This study investigates the activation of the IL-6/GP130/JAK/STAT3 pathway in archived biopsy samples from patients with pancreatic adenocarcinoma, quantifying its expression in both tumor and stromal compartments. In addition, potential associations between pathway activation and clinical outcomes are explored, including tumor stage, patient survival, and metabolic parameters such as diabetes, use of oral antidiabetic drugs, insulin therapy, and hemoglobin A1c levels. Methods: We will conduct a retrospective cross-sectional analysis of patients with pancreatic adenocarcinoma treated at the Cantonal Hospital of Fribourg, Switzerland, between 2010 and 2025. Eligible cases are identified through tumor board records. Archived pathology specimens will be immunostained using a phospho-STAT3 antibody to assess GP130 receptor activation. The percentage of positively stained cells will be quantified separately for tumor tissue, stroma, and adjacent normal tissue using QPath software. Sample size calculations are based on the assumption that patients with higher IL-6 pathway activation have poorer prognoses. Detecting a 5% difference in activation requires 84 patients per group for 90% power or 104 per group for 95% power. Diabetes will be analyzed as a dichotomous variable, while IL-6/GP130/JAK/STAT3 activation will be treated as a continuous variable. Descriptive statistics will summarize pathway activation and clinical variables. Mean differences between groups will be compared, and survival outcomes will be evaluated using Cox proportional hazards models. Hazard ratios will be calculated for all metabolic parameters to assess potential associations between pathway activation and diabetes. All analyses will include 95% CIs, with missing data reported transparently. Results: This project is supported by a research grant from the Cantonal Hospital of Fribourg (HFR 2/2021 and 4/2022). It was approved by the Ethics Committee of Bern, Switzerland (project 2024-01215). As of October 12, 2025, clinical records from 150 patients have been identified. Screening of additional patient records from 2024 to 2025 is ongoing. Conclusions: This study represents one of the first translational investigations of IL-6/GP130/JAK/STAT3 signaling in pancreatic adenocarcinoma. By correlating molecular pathway activation with clinical and metabolic features, it will provide new insights into disease heterogeneity and support the development of personalized, pathway-targeted therapeutic strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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