Assessment of long non-coding RNA expression reveals novel mediators of the lung tumour immune response
Notice bibliographique
Résumé
The tumour immune microenvironment is a crucial mediator of lung tumourigenesis, and characterizing the immune landscape of patient tumours may guide immunotherapy treatment regimens and uncover novel intervention points. We sought to identify the landscape of tumour-infiltrating immune cells in the context of long non-coding RNA (lncRNAs), known regulators of gene expression. We examined the lncRNA profiles of lung adenocarcinoma (LUAD) tumours by interrogating RNA sequencing data from microdissected and non-microdissected samples (BCCRC and TCGA). Subsequently, analysis of single-cell RNA sequencing data from lung tumours and flow-sorted healthy peripheral blood mononuclear cells identified lncRNAs in immune cells, highlighting their biological and prognostic relevance. We discovered lncRNA expression patterns indicative of regulatory relationships with immune-related protein-coding genes, including the relationship between AC008750.1 and NKG7 in NK cells. Activation of NK cells in vitro was sufficient to induce AC008750.1 expression. Finally, siRNA-mediated knockdown of AC008750.1 significantly impaired both the expression of NKG7 and the anti-tumour capacity of NK cells. We present an atlas of cancer-cell extrinsic immune cell-expressed lncRNAs, in vitro evidence for a functional role of lncRNAs in anti-tumour immune activity, which upon further exploration may reveal novel clinical utility as markers of immune infiltration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».