The spatial transcriptomic landscape of non-small cell lung cancer brain metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Brain metastases (BrMs) are a common occurrence in lung cancer with a dismal outcome. To understand the mechanism of metastasis to inform prognosis and treatment, here we analyze primary and metastasized tumor specimens from 44 non-small cell lung cancer patients by spatial RNA sequencing, affording a whole transcriptome map of metastasis resolved with morphological markers for the tumor core, tumor immune microenvironment (TIME), and tumor brain microenvironment (TBME). Our data indicate that the tumor microenvironment (TME) in the brain, including the TIME and TBME, undergoes extensive remodeling to create an immunosuppressive and fibrogenic niche for the BrMs. Specifically, the brain TME is characterized with reduced antigen presentation and B/T cell function, increased neutrophils and M2-type macrophages, immature microglia, and reactive astrocytes. Differential gene expression and network analysis identify fibrosis and immune regulation as the major functional modules disrupted in both the lung and brain TME. Besides providing systems-level insights into the mechanism of lung cancer brain metastasis, our study uncovers potential prognostic biomarkers and suggests that therapeutic strategies should be tailored to the immune and fibrosis status of the BrMs.
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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) | 0,001 | 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 ».