Oncogenes and cancer associated thrombosis: what can we learn from single cell genomics about risks and mechanisms?
Notice bibliographique
Résumé
Single cell analysis of cancer cell transcriptome may shed a completely new light on cancer-associated thrombosis (CAT). CAT causes morbid, and sometimes lethal complications in certain human cancers known to be associated with high risk of venous thromboembolism (VTE), pulmonary embolism (PE) or arterial thromboembolism (ATE), all of which worsen patients' prognosis. How active cancers drive these processes has long evaded scrutiny. While "unspecific" microenvironmental effects and consequences of patient care (e.g., chemotherapy) have been implicated in pathogenesis of CAT, it has also been suggested that oncogenic pathways driven by either genetic (mutations), or epigenetic (methylation) events may influence the coagulant phenotype of cancer cells and stroma, and thereby modulate the VTE/PE risk. Consequently, the spectrum of driver events and their downstream effector mechanisms may, to some extent, explain the heterogeneity of CAT manifestations between cancer types, molecular subtypes, and individual cases, with thrombosis-promoting, or -protective mutations. Understanding this molecular causation is important if rationally designed countermeasures were to be deployed to mitigate the clinical impact of CAT in individual cancer patients. In this regard, multi-omic analysis of human cancers, especially at a single cell level, has brought a new meaning to concepts of cellular heterogeneity, plasticity, and multicellular complexity of the tumour microenvironment, with profound and still relatively unexplored implications for the pathogenesis of CAT. Indeed, cancers may contain molecularly distinct cellular subpopulations, or dynamic epigenetic states associated with different profiles of coagulant activity. In this article we discuss some of the relevant lessons from the single cell "omics" and how they could unlock new potential mechanisms through which cancer driving oncogenic lesions may modulate CAT, with possible consequences for patient stratification, care, and outcomes.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».