Distinct immune escape and microenvironment between RG-like and pri-OPC-like glioma revealed by single-cell RNA-seq analysis
Notice bibliographique
Résumé
The association of neurogenesis and gliogenesis with glioma remains unclear. By conducting single-cell RNA-seq analyses on 26 gliomas, we reported their classification into primitive oligodendrocyte precursor cell (pri-OPC)-like and radial glia (RG)-like tumors and validated it in a public cohort and TCGA glioma. The RG-like tumors exhibited wild-type isocitrate dehydrogenase and tended to carry EGFR mutations, and the pri-OPC-like ones were prone to carrying TP53 mutations. Tumor subclones only in pri-OPC-like tumors showed substantially down-regulated MHC-I genes, suggesting their distinct immune evasion programs. Furthermore, the two subgroups appeared to extensively modulate glioma-infiltrating lymphocytes in distinct manners. Some specific genes not expressed in normal immune cells were found in glioma-infiltrating lymphocytes. For example, glial/glioma stem cell markers OLIG1/PTPRZ1 and B cell-specific receptors IGLC2/IGKC were expressed in pri-OPC-like and RG-like glioma-infiltrating lymphocytes, respectively. Their expression was positively correlated with those of immune checkpoint genes (e.g., LGALS33) and poor survivals as validated by the increased expression of LGALS3 upon IGKC overexpression in Jurkat cells. This finding indicated a potential inhibitory role in tumor-infiltrating lymphocytes and could provide a new way of cancer immune evasion.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».