Single-Cell RNA Sequencing Reveals Stromal Evolution into LRRC15+ Myofibroblasts as a Determinant of Patient Response to Cancer Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With only a fraction of patients responding to cancer immunotherapy, a better understanding of the entire tumor microenvironment is needed. Using single-cell transcriptomics, we chart the fibroblastic landscape during pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) progression in animal models. We identify a population of carcinoma-associated fibroblasts (CAF) that are programmed by TGFβ and express the leucine-rich repeat containing 15 (LRRC15) protein. These LRRC15+ CAFs surround tumor islets and are absent from normal pancreatic tissue. The presence of LRRC15+ CAFs in human patients was confirmed in >80,000 single cells from 22 patients with PDAC as well as by using IHC on samples from 70 patients. Furthermore, immunotherapy clinical trials comprising more than 600 patients across six cancer types revealed elevated levels of the LRRC15+ CAF signature correlated with poor response to anti–PD-L1 therapy. This work has important implications for targeting nonimmune elements of the tumor microenvironment to boost responses of patients with cancer to immune checkpoint blockade therapy. Significance: This study describes the single-cell landscape of CAFs in pancreatic cancer during in vivo tumor evolution. A TGFβ-driven, LRRC15+ CAF lineage is associated with poor outcome in immunotherapy trial data comprising multiple solid-tumor entities and represents a target for combinatorial therapy. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 161
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».