Spatial tumor immune heterogeneity facilitates subtype co-existence and therapy response via AP1 dichotomy in pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) displays a high degree of spatial subtype heterogeneity. This intratumoral co-existence of classical and basal-like programs is evident in multi-scale transcriptomic and spatial analyses of resected, advanced-stage and chemotherapy-treated specimens and reciprocally linked to a diverse stromal immune microenvironment as well as worse clinical outcome. However, the underlying mechanisms of intratumoral subtype heterogeneity remain largely unclear. Here, by combining preclinical models, multi-center clinical, bulk and compartment-specific transcriptomic, proteomic, and bioimaging data from human specimens, we identified an interplay between neoplastic intrinsic AP1 transcription factor dichotomy and extrinsic CD68 + macrophages as a driver of intratumoral subtype co-existence along with an immunosuppressive tumor microenvironment with T cell exclusion. Our ATAC-, ChIP-, and RNA-seq analyses revealed that JUNB/AP1- and HDAC-mediated epigenetic programs repress pro-inflammatory immune signatures in tumor cells, antagonizing cJUN/AP1 signaling to favor a therapy-responsive classical neoplastic identity. Through the tumor microenvironment, this dichotomous regulation was further amplified via regional macrophage populations. Moreover, CD68 + /TNF-α + cells associated with a reactive phenotype and reduced CD8 + T cell infiltration in human PDAC tumors. Consequently, combined anti-TNF-α immunotherapy and chemotherapy resulted in reduced macrophage counts and promoted CD3 + /CD8 + T cell infiltration in basal-like PDAC, leading to improved survival in preclinical murine models. We conclude that tumor cell intrinsic epigenetic programs, together with extrinsic microenvironmental cues, facilitate intratumoral subtype heterogeneity and disease progression.
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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 | 0,001 | 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 ».