Multiplex immunofluorescence and single‐cell transcriptomic profiling reveal the spatial cell interaction networks in the non‐small cell lung cancer microenvironment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conventional immunohistochemistry technologies were limited by the inability to simultaneously detect multiple markers and the lack of identifying spatial relationships among cells, hindering understanding of the biological processes in cancer immunology. METHODS: Tissue slices of primary tumours from 553 IA∼IIIB non-small cell lung cancer (NSCLC) cases were stained by multiplex immunofluorescence (mIF) assay for 10 markers, including CD4, CD38, CD20, FOXP3, CD66b, CD8, CD68, PD-L1, CD133 and CD163, evaluating the amounts of 26 phenotypes of cells in tumour nest and tumour stroma. StarDist depth learning model was utilised to determine the spatial location of cells based on mIF graphs. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) on four primary NSCLC cases was conducted to investigate the putative cell interaction networks. RESULTS: = -0.45). Univariate Cox analyses identified closer proximity between CD8+ T cells predicted longer disease-free survival (DFS). In contrast, closer proximity between CD133+ cancer stem cells (CSCs), longer distances between CD4+ T cells and CD20+ B cells, CD4+ T cells and neutrophils, and CD20+ B cells and neutrophils were correlated with dismal DFS. Data from scRNA-seq further showed that spatially adjacent N1-like neutrophils could boost the proliferation and activation of T and B lymphocytes, whereas spatially neighbouring M2-like macrophages showed negative effects. An immune-related risk score (IRRS) system aggregating robust quantitative and spatial prognosticators showed that high-IRRS patients had significantly worse DFS than low-IRRS ones (HR 2.72, 95% CI 1.87-3.94, p < .001). CONCLUSIONS: We developed a framework to analyse the cell interaction networks in tumour microenvironment, revealing the spatial architecture and intricate interplays between immune and tumour cells.
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Prédiction distillée sur la base complète
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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