<scp>FDG</scp> uptake reflects an immune‐enriched subtype of thyroid cancer: Clinical implications of imaging‐based molecular characterization
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Iodine and FDG uptakes have been established as methods to define the biological properties of thyroid cancer. As various cells in the tumor microenvironment (TME) affect tumor metabolism, we investigated the association between glucose metabolism in thyroid cancer and the TME using transcriptomic analyses. METHODS: We used F-18 FDG PET and RNA sequencing data of thyroid cancer to find associations between TME cell types and glucose metabolism. In addition, publicly available single-cell RNA sequencing data of papillary thyroid cancer was used to investigate glucose metabolism in cell types of the TME. The correlations between the FDG uptake and biological properties of the TME, including glucose metabolism and tumor differentiation score (TDS) were evaluated. Estimation of the proportions of immune and cancer cells (EPIC) was performed. The biological properties of each cell type were also assessed in the single-cell RNA sequencing data. RESULTS: FDG uptake showed a positive correlation with the enrichment score of macrophages and glycolysis activity. In single-cell RNA sequencing, immune cells had both high glucose transporters (GLUTs) and glycolysis signatures, while thyrocytes including cancer cells showed relatively low GLUTs and glycolysis signatures, suggesting that FDG uptake mainly occurred in immune cells of the TME. Moreover, the high GLUTs of myeloid cells were negatively associated with TDS. CONCLUSIONS: Our findings suggest that thyroid cancer with high FDG uptake can be mediated by enriched immune cells of the TME. We suggest that FDG uptake in thyroid cancer could be a marker for the immune-rich type and provide clinical implications for treatment stratification.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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 tête enseignante, 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 ».