Tumor heterogeneity and immune-evasive T follicular cell lymphoma phenotypes at single-cell resolution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract T follicular helper (T FH ) cell lymphomas (TFHLs) are characterized by T FH -like properties and accompanied by substantial immune-cell infiltration into tumor tissues. Nevertheless, the comprehensive understanding of tumor-cell heterogeneity and immune profiles of TFHL remains elusive. To address this, we conducted single-cell transcriptomic analysis on 9 lymph node (LN) and 16 peripheral blood (PB) samples from TFHL patients. Tumor cells were divided into 5 distinct subclusters, with significant heterogeneity observed in the expression levels of T FH markers. Copy number variation (CNV) and trajectory analyses indicated that the accumulation of CNVs, together with gene mutations, may drive the clonal evolution of tumor cells towards T FH -like and cell proliferation phenotypes. Additionally, we identified a novel tumor-cell-specific marker, PLS3. Notably, we found a significant increase in exhausted CD8 + T cells with oligoclonal expansion in TFHL LNs and PB, along with distinctive immune evasion characteristics exhibited by infiltrating regulatory T, myeloid, B, and natural killer cells. Finally, in-silico and spatial cell-cell interaction analyses revealed complex networking between tumor and immune cells, driving the formation of an immunosuppressive microenvironment. These findings highlight the remarkable tumor-cell heterogeneity and immunoevasion in TFHL beyond previous expectations, suggesting potential roles in treatment resistance.
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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 ».