Revealing Molecular Mechanisms of Early-Onset Tongue Cancer by Spatial Transcriptomics
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Tongue cancer at a young age demonstrates an increase in incidence, aggressiveness, and poor response to therapy. Classic etiological factors for head and neck tumors such as tobacco, alcohol, and human papillomavirus are not related to early-onset tongue cancer. Mechanisms of development and progression of this cancer remain unclear. In this study, we performed spatial whole-transcriptome profiling of tongue cancer in young adults compared with elderly patients. Oxidative stress, vascular mimicry, and MAPK and JAK-STAT pathways were enriched in early-onset tongue cancer. Tumor microenvironment demonstrated increased gene signatures corresponding to myeloid-derived suppressor cells, tumor-associated macrophages, and plasma cells. The invasive front was accompanied by vascular mimicry with arrangement of tumor-associated macrophages and aggregations of plasma cells and lymphocytes organized into tertiary lymphoid structures. Taken together, these results indicate that early-onset tongue cancer has distinct spatial transcriptomic features and molecular mechanisms compared to older patients. HIGHLIGHTS Early-onset tongue cancer demonstrates extremely downregulated oxidative phosphorylation and upregulated glycolysis. MAPK pathway is the key player in the pathogenesis of tongue cancer in young adults. Early-onset tongue cancer is characterized by JAK-STAT dependent vascular mimicry supported by tumor-associated macrophages at the invasive edge. Tongue cancer microenvironment in young adults enriches for immunosuppressive myeloid derived suppressor cells and demonstrates reduced antigen presentation function. The tumor border in early-onset tongue cancer is enriched with plasma cells and lymphocytes in tertiary lymphoid structures.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».