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Enregistrement W4313251443 · doi:10.1038/s41598-022-26650-9

Similar programmed death ligand 1 (PD-L1) expression profile in patients with mild COPD and lung cancer

2022· article· en· W4313251443 sur OpenAlexaff
Francesca Polverino, Davida Mirra, Chen Xi Yang, Renata Esposito, Giuseppe Spaziano, Joselyn Rojas, Manuela Sgambato, Elena Piegari, A Cozzolino, Erika Cione, Luca Gallelli, A. Capuozzo, Carlo Santoriello, Liberato Berrino, Juan P. de‐Torres, Tillie‐Louise Hackett, Mario Polverino, Bruno D’Agostino

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNHLBI Division of Intramural ResearchNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésCOPDLung cancerBronchoalveolar lavageMedicineDownregulation and upregulationPathologyLungParenchymaImmunohistochemistryImmunologyInternal medicineGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Programmed Death Ligand 1 (PD-L1) is crucial in regulating the immunological tolerance in non-small cell lung cancer (NSCLC). Alveolar macrophage (AM)-derived PD-L1 binds to its receptor, PD-1, on surveilling lymphocytes, leading to lymphocyte exhaustion. Increased PD-L1 expression is associated with cigarette smoke (CS)-exposure. However, the PD-L1 role in CS-associated lung diseases associated with NSCLC, such as chronic obstructive pulmonary disease (COPD), is still unclear. In two different cohorts of ever smokers with COPD or NSCLC, and ever and never smoker controls, we evaluated PD-L1 expression: (1) via cutting-edge digital spatial proteomic and transcriptomic profiling (Geomx) of formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) lung tissue sections (n = 19); and (2) via triple immunofluorescence staining of bronchoalveolar lavage (BAL) AMs (n = 83). PD-L1 mRNA expression was also quantified in BAL AMs exposed to CS extract. PD-L1 expression was increased in the bronchiolar wall, parenchyma, and vascular wall from mild-moderate (GOLD 1–2) COPD patients compared to severe-very severe (GOLD 3–4) COPD patients and controls. Within all the COPD patients, PD-L1 protein expression was associated with upregulation of genes involved in tumor progression and downregulation of oncosuppressive genes, and strongly directly correlated with the FEV 1 % predicted, indicating higher PD-L1 expression in the milder vs. more severe COPD stages. In bronchioles, PD-L1 levels were strongly directly correlated with the number of functionally active AMs. In BAL, we confirmed that AMs from patients with both GOLD 1–2 COPD and NSCLC had the highest and similar, PD-L1 expression levels versus all the other groups, independently from active cigarette smoking. Intriguingly, AMs from patients with more severe COPD had reduced AM PD-L1 expression compared to patients with mild COPD. Acute CS extract stimulation increased PD-L1 mRNA expression only in never-and not in ever-smoker AMs. Lungs from patients with mild COPD and NSCLC are characterized by a similar strong PD-L1 expression signature in bronchioles and functionally active AMs compared to patients with severe COPD and controls. Active smoking does not affect PD-L1 levels. These observations represent a new resource in understanding the innate immune mechanisms underlying the link between COPD and lung cancer onset and progression and pave the way to future studies focused on the mechanisms by which CS promotes tumorigenesis and COPD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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