Single-Cell Analysis Reveals Transcriptomic Features of Drug-Tolerant Persisters and Stromal Adaptation in a Patient-Derived EGFR-Mutated Lung Adenocarcinoma Xenograft Model
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Targeted therapies require life-long treatment, as drug discontinuation invariably leads to tumor recurrence. Recurrence is mainly driven by minor subpopulations of drug-tolerant persister (DTP) cells that survive the cytotoxic drug effect. In lung cancer, DTP studies have mainly been conducted with cell line models. METHODS: We conducted an in vivo DTP study using a lung adenocarcinoma patient-derived xenograft tumor driven by an EGFR mutation. Daily treatment of tumor-bearing mice for 5 to 6 weeks with the EGFR inhibitor erlotinib markedly shrunk tumors and generated DTPs, which were analyzed by whole exome, bulk population transcriptome, and single-cell RNA sequencing. RESULTS: The DTP tumors maintained the genomic clonal architecture of untreated baseline (BL) tumors but had reduced proliferation. Single-cell RNA sequencing identified a rare (approximately 4%) subpopulation of BL cells (DTP-like) with transcriptomic similarity to DTP cells and intermediate activity of pathways that are up-regulated in DTPs. Furthermore, the predominant transforming growth factor-β activated cancer-associated fibroblast (CAF) population in BL tumors was replaced by a CAF population enriched for IL6 production. In vitro experiments indicate that these populations interconvert depending on the levels of transforming growth factor-β versus NF-κB signaling, which is modulated by tyrosine kinase inhibitor presence. The DTPs had signs of increased NF-κB and STAT3 signaling, which may promote their survival. CONCLUSIONS: The DTPs may arise from a specific preexisting subpopulation of cancer cells with partial activation of specific drug resistance pathways. Tyrosine kinase inhibitor treatment induces DTPs revealing greater activation of these pathways while converting the major preexisting CAF population into a new state that may further promote DTP survival.
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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.
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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 ».