Abstract B69: Epigenomics and single-cell sequencing define a developmental hierarchy in Langerhans cell histiocytosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Langerhans cell histiocytosis (LCH) is a rare neoplasm predominantly affecting children. It occupies a characteristic hybrid position between cancer and inflammatory disease, which makes it an attractive model for studying cancer development. Constitutive activation of the ERK signaling pathway is a common feature of LCH, but its pathogenesis remains unclear. To explore the molecular mechanisms underlying the pathophysiology of LCH and the mechanisms that might cause the characteristic clinical heterogeneity of this disease, we investigated cellular heterogeneity in primary LCH lesions. We used a multilayered approach employing immunohistochemistry, flow cytometry, single-cell RNA-sequencing, and ATAC-sequencing of biopsies obtained from different patients with LCH. Based on the single-cell RNA expression data, we identified different LCH cell populations within LCH lesions that display distinct pathway signatures, including a stem cell-like, proliferative state and different subsets with a more differentiated phenotype, including subsets similar to maturing antigen-presenting cells and a subset that could contribute to tissue destruction in LCH. Computational analysis discovered a hierarchy between these cells that suggests a directed developmental program in each tumor. We confirmed the presence of these distinct subsets using immunohistochemical analysis of different biopsies. Furthermore, using chromatin accessibility profiling in prospectively purified LCH cell subsets in combination with single-cell RNA-seq data and integrative bioinformatic analysis, we analyzed the transcription factors and gene regulatory networks that may underlie the observed developmental hierarchy in LCH lesions. This analysis reveals an intricate interplay of immune-regulatory (including JAK-STAT, AP-1, and NF-κB signaling) and developmental regulators (including epigenetic modifiers such as EP300 or KDMs) that may shape LCH cell development. Together, this study sketches a molecular portrait of LCH lesions and enables new, unprecedented insight into this disease. Moreover, it demonstrates the power of combining single-cell RNA-sequencing and epigenome profiling for dissecting complex developmental hierarchies and their regulatory underpinnings, and thus can serve as a template for the analysis of tumorigenesis beyond LCH. Citation Format: Florian Halbritter, Matthias Farlik, Raphaela Schwentner, Gunhild Jug, Nikolaus Fortelny, Ingrid Simonitsch-Klupp, Wolfgang Bauer, Christoph Bock, Caroline Hutter. Epigenomics and single-cell sequencing define a developmental hierarchy in Langerhans cell histiocytosis [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on the Advances in Pediatric Cancer Research; 2019 Sep 17-20; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(14 Suppl):Abstract nr B69.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».