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Enregistrement W3046421992 · doi:10.3389/fimmu.2020.01691

Leveraging Public Single-Cell and Bulk Transcriptomic Datasets to Delineate MAIT Cell Roles and Phenotypic Characteristics in Human Malignancies

2020· article· en· W3046421992 sur OpenAlexafffund
Tony Yao, Parisa Shooshtari, S. M. Mansour Haeryfar

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society
Mots-clésBiologyTranscriptomePhenotypeGene signatureCellCancer researchTumor-infiltrating lymphocytesCancerImmunologyMajor histocompatibility complexImmune systemCD8Gene expressionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mucosa-associated invariant T (MAIT) cells are unconventional, innate-like T lymphocytes that recognize vitamin B metabolites of microbial origin among other antigens displayed by the monomorphic molecule MHC class I-related protein 1 (MR1). Abundant in human tissues, reactive to local inflammatory cues, and endowed with immunomodulatory and cytolytic functions, MAIT cells are likely to play key roles in human malignancies. They accumulate in various tumor microenvironments (TMEs) where they often lose some of their functional capacities. However, the potential roles of MAIT cells in anticancer immunity or cancer progression and their significance in shaping clinical outcomes remain largely unknown. In this study, we analyzed publicly available bulk and single-cell tumor transcriptomic datasets to investigate the tissue distribution, phenotype, and prognostic significance of MAIT cells across several human cancers. We found that expanded MAIT cell clonotypes were often shared between the blood, tumor tissue and adjacent healthy tissue of patients with colorectal, hepatocellular, and non-small cell lung carcinomas. Gene expression comparisons between tumor-infiltrating and healthy tissue MAIT cells revealed the presence of activation and/or exhaustion programs within the TMEs of primary hepatocellular and colorectal carcinomas. Interestingly, in basal and squamous cell carcinomas of the skin, programmed cell death-1 (PD-1) blockade upregulated the expression of several effector genes in tumor-infiltrating MAIT cells. We derived a signature comprising stable and specific MAIT cell gene markers across several tissue compartments and cancer types. By applying this signature to estimate MAIT cell abundance in pan-cancer gene expression data, we demonstrate that a heavier intratumoral MAIT cell presence is positively correlated with a favorable prognosis in esophageal carcinoma but predicts poor overall survival in colorectal and squamous cell lung carcinomas. Finally, in colorectal carcinoma and four other cancer types, we found a positive correlation between MR1 expression and estimated MAIT cell abundance. Collectively, our findings indicate that MAIT cells serve important but diverse roles in human cancers. Our work provides useful models and resources that employ gene expression data platforms to enable future studies in the realm of MAIT cell biology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations46
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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