Leveraging Public Single-Cell and Bulk Transcriptomic Datasets to Delineate MAIT Cell Roles and Phenotypic Characteristics in Human Malignancies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».