Integrated single cell analysis reveals co-evolution of malignant B cells and the tumor microenvironment in transformed follicular lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Follicular lymphoma (FL) is the most common indolent form of non-Hodgkin lymphoma. Histological transformation of FL to a more aggressive form of lymphoma occurs with a linear incidence of 2-3% per year and is associated with poor outcome. Divergent clonal evolution and an altered tumour microenvironment (TME) have both been implicated in the transformation process. However, the phenotypic consequences of this evolution and its implication in reshaping the TME remain unknown. To address this knowledge gap we performed single cell whole genome (scWGS) and single cell whole transcriptome sequencing (scWTS) of paired pre/post transformation samples of 11 FL patients. We further performed scWTS analysis of additional 11 FL samples from patients that had not undergone transformation within 7 years. Our comprehensive single cell analysis revealed the evolutionary dynamics of transformation at unprecedented resolution. Computational integration of scWGS and scWTS allowed us to identify gene programs upregulated and positively selected during evolution. Furthermore, our scWTS analysis revealed a shifting TME landscape, with an exhausted CD8 T cell signature emerging during transformation. Using multi-color immunofluorescence we transferred these findings to a novel TME based biomarker of transformation, subsequently validated in 2 independent cohorts of pretreatment FL samples. Taken together, our results provide a comprehensive view of the combined genomic and phenotypic evolution of malignant cells during transformation, and the shifting cross-talk between malignant cells and the TME. Graphical abstract
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».