Predicting developmental relationships of tumor resident and circulating T cells in ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Characterizing T cell populations and understanding their developmental relationships may help design more effective cancer immunotherapies. We coupled single-cell transcriptomics and T cell receptor (TCR) αβ profiling of intratumoral and peripheral T cells in ovarian cancer patients to identify transcriptional programs and infer their relationship by trajectory and TCR overlap analyses. We proposed a model of differentiation pathway from an intermediate GZMH-expressing CD8 T cell subset found in the blood and tumor that progressively reinforces the exhaustion and tissue residency programs from a CCL4 -expressing cluster towards XCL1 - and CXCL13 -expressing terminally exhausted cells. Inferred cell communication analysis suggests that interaction with CXCL13 -expressing CD4 T cells, which we refer to as Tfh-like cells, sustains the effector function of this intermediate GZMH-expressing CD8 T cell subset. Moreover, our results suggest that Tfh-like cells attract cells expressing GPR183 through the production of its ligand 7α,25 dihydroxycholesterol (7α,25-HC). Finally, we demonstrated that GPR183 is highly expressed in a subset of pre-effector GZMK -expressing CD8 T cells and plasmacytoid dendritic cells. Collectively, our results suggest that Tfh-like cells expressing IL-21 help promote antitumor immunity against ovarian tumors by coordinating the action of immune cells responsive to 7α,25-HC.
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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.
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 ».