Abstract A007: Calcitonin gene-related peptide (CGRP) and receptor activity-modifying protein 1 (RAMP1) drive tumor cell growth in early-onset human gastric cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Global rates of gastric cancer (GC) are rising among individuals under the age of 50, yet the underlying drivers of early-onset GC remain unknown. Tumour cells are highly adaptive and exploit various components of their microenvironment, including nerves, to support and accelerate growth. In this study, we investigated the expression and function of the sensory neuropeptide CGRP and its receptor component RAMP1, aiming to uncover novel mechanisms by which cancer cells leverage neuropeptide signaling to promote tumor growth and potentially uncover new avenues to exploit in the treatment of early onset GC. Methods: We analyzed patient samples using multiplex immunohistochemistry (mIHC) to assess CGRP and RAMP1 expression across different histological and anatomical subtypes of human GC. RAMP1 expression was correlated with patient demographics and tumor characteristics, including age, pathological features and molecular/genomic subtypes. In addition, RAMP1 expression and association with patient survival were evaluated using data from The Cancer Genome Atlas (TCGA). Finally, we examined the function of CGRP on tumor cells using in vitro stimulation assays followed by RNA sequencing and Crispr/Cas9 deletion of RAMP1, to further interrogate the mechanism of CGRP activity. Results: Analysis of RAMP1 expression in human gastric tumors using TCGA data, revealed that RAMP1 expression was significantly associated with poorer patient outcomes. We next stained patient tumours using mIHC for RAMP1 and its ligand CGRP. Interestingly, we observed an increase in RAMP1 expression in early onset GC patients. CGRP was abundantly expressed in stromal regions, potentially highlighting nerve fiber localization in close proximity to tumor cells. Notably, in subset of patients, over 50% of tumor cells were capable of producing CGRP. Finally, CGRP stimulation enhanced tumor cell growth in a RAMP1-dependent manner, inducing genes linked to proliferation, metabolism, and migration. Conclusion: Our findings uncover a potential role for CGRP-RAMP1 signaling in driving tumor growth in early-onset GC. This neuropeptide axis may represent a critical mechanism by which young patients' tumors exploit neural cues for progression. Further investigation into age-specific drivers of GC is warranted, and CGRP-RAMP1 signaling emerges as a promising therapeutic target in this context. Citation Format: Pavitha Parathan, Kelly Tran, Liam Neil, Annalisa L E. Carli, Yang Liao, Jessica D G. Duarte, Anne Huber, Bhupinder Pal, Isaac M. Chiu, Conor J. Kearney, Wei Shi, John M. Mariadason, David S. Williams, Michael Buchert, Lisa A. Mielke. Calcitonin gene-related peptide (CGRP) and receptor activity-modifying protein 1 (RAMP1) drive tumor cell growth in early-onset human gastric 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 A007.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».