Spatial transcriptomics unravels novel signaling patterns at the leading edge of oral squamous cell carcinoma.
Notice bibliographique
Résumé
e18043 Background: Head and neck cancer is the 6th most common cancer worldwide. Oral squamous cell carcinoma (OSCC) is the most prevalent head and neck cancer that is characterized by aggressive local invasion and metastasis. Despite the leading edge (invasive front) of the tumor being a driver of OSCC pathophysiology, its biology and clinical relevance have not been fully characterized. We used spatial transcriptomics to explore signaling patterns within the leading edge and tumor core. Methods: Fresh-frozen, surgically resected OSCC samples from three HPV-negative OSCC patients were profiled using the 10x Genomics Visium Spatial Gene Expression platform. Leading edge and tumor core regions were defined by pathologist annotations and expression of previously identified edge and core gene signatures from the literature. Spatial differential gene expression (DGE) analysis and pathway analysis was performed using the Seurat package and Ingenuity Pathway Analysis (IPA), respectively. Cell-cell interaction networks were reconstructed using the CellChat package. Results: The leading edge and tumor core displayed unique transcriptional and signaling profiles that were conserved across all three OSCC patient samples. DEG analysis revealed 31 genes enriched in the leading edge and 62 genes enriched in the tumor core with a log2FC > 0.58 and adjusted p-value < 0.01. The top genes upregulated in the leading edge were FN1, COL1A1, COL1A2, IFITM3, and SPARC. Top tumor-core genes included CRCT1, LCE3D, DEFB4A, SPRR2A, and CNFN. IPA analysis of upregulated DEGs in the leading edge and tumor core predicted the activation of wound healing and GP6 signaling pathways, and activation of intrinsic prothrombin activation and MSP-RON signaling pathways, respectively. Cell communication analysis revealed that the leading edge had higher intercellular signaling than the tumor core. Upregulated leading edge cell signaling modules included collagen, CD99, CSPG4, and non-canonical WNT pathways, which have been linked to tumor invasion, metastasis, and adhesion. COL1A1 and COL1A2 ligands and CD44 and SDC1 receptors were upregulated in leading edge signaling. The tumor core was enriched for ANGPTL and PERIOSTIN cell signaling modules. Conclusions: This is the first study to characterize the tumor core and leading edge of OSCC tumors using spatial transcriptomics. Further investigation of the therapeutic potential of identified signaling pathways may improve OSCC outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».