Tumor-Infiltrating Immune Cell Landscapes in the Lymph Node Metastasis of Papillary Thyroid Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Regional lymph node metastasis (LNM) increases the risk of distant metastasis in papillary thyroid cancer (PTC) patients. However, it remains unclear how tumor cells in PTC patients with LNM evade immune system surveillance and proceed to colonize distant organs. Here, we comprehensively characterize the tumor-infiltrating immune cell landscape in PTC with LNM. LNM-related genes include multiple important soluble mediators such as CXCL6, IL37, MMP10, and COL11A1, along with genes involved in areas such as extracellular matrix organization and TLR regulation by endogenous ligands. In PTC without LNM, the tumor infiltration of activated dendritic cells and M0 macrophages showed increases from normal cells, but with yet greater increases and correspondingly worse prognosis in PTC with LNM. Conversely, the tumor infiltration of activated NK cells and eosinophils was decreased in PTC without LNM, as compared to normal cells, and yet further decreased in PTC with LNM, with such decreases associated with poor prognosis. We further demonstrate that mutations of driver genes in tumor cells influence the infiltration of surrounding immune cells in the tumor microenvironment (TME). Particularly, patients carrying TG mutations tend to show increased filtration of M2 macrophages and activated NK cells in the TME, whereas patients carrying HRAS mutations tend to show reduced filtration of M0 macrophages and show enhanced filtration of activated dendritic cells in the TME. These findings increase our understanding of the mechanisms of regional lymph node metastasis in PTC and its associated tumor microenvironment, potentially facilitating the development of personalized treatment regimens to combat immunotherapy failure.
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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 | 0,000 | 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 ».