Single-cell transcriptome analysis revealed a suppressive tumor immune microenvironment in EGFR mutant lung adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Backgrounds Immunotherapy is less effective in patients with epidermal growth factor receptor (EGFR) mutant non-small-cell lung cancer (NSCLC). Lower programmed cell death-ligand 1 (PD-L1) expression and tumor mutation burden (TMB) are reported to be the underlying mechanism. Being another important factor to affect the efficacy of immunotherapy, tumor microenvironment (TME) characteristics of this subgroup of NSCLC are not comprehensively understood up to date. Hence, we initiated this study to describe the specific TME of EGFR-mutant lung adenocarcinoma (LUAD) from cellular compositional and functional perspectives to better understand the immune landscape of this most common subtype of NSCLC. Methods We used single-cell transcriptome sequencing and multiplex immunohistochemistry to investigate the immune microenvironment of EGFR-mutant and EGFR wild-type LUADs and determined the efficacy of immunotherapy. We analyzed single cells from nine treatment-naïve samples and compared them to three post-immunotherapy samples previously reported from single cell perspective using bioinformatics methods. Results We found that EGFR-mutant malignant epithelial cells had similar characteristics to the epithelial cells in non-responders. EGFR-mutant LUAD lacked CD8+ tissue-resident memory (TRM) cells, which could promote tertiary lymphoid structure generation by secreting CXCL13. In addition, other cell types, including tumor-associated macrophages and cancer-associated fibroblasts, which are capable of recruiting, retaining, and expanding CD8+ TRM cells in the TME, were also deficient in EGFR-mutant LUAD. Furthermore, EGFR-mutant LUAD had significantly less crosstalk between T cells and other cell types via programmed cell death-1 (PD-1) and PD-L1 or other immune checkpoints compared with EGFR wild-type LUAD. Conclusions Our findings provide a comprehensive understanding of the immune landscape of EGFR-mutant LUAD at the single-cell level. Based on the results, many cellular components might have negative impact on the specific TME of EGFR-mutant LUAD through influencing CD8+ TRM. Lack of CD8+ TRM might be a key factor responsible for the suppressive TME of EGFR-mutant LUAD.
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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) | 0,000 | 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.
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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 ».