Investigating the Role of SNAI1 and ZEB1 Expression in Prostate Cancer Progression and Immune Modulation of the Tumor Microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer (PCa) is an immunologically cold tumor and the molecular processes that underlie this behavior are poorly understood. In this study, we investigated a primary cohort of intermediate-risk PCa (n = 51) using two NanoString profiling panels designed to study cancer progression and immune response. We identified differentially expressed genes (DEGs) and pathways associated with biochemical recurrence (BCR) and clinical risk. Confirmatory analysis was performed using the TCGA-PRAD cohort. Noteworthy DEGs included collagens such as COL1A1, COL1A2, and COL3A1. Changes in the distribution of collagens may influence the immune activity in the tumor microenvironment (TME). In addition, immune-related DEGs such as THY1, IRF5, and HLA-DRA were also identified. Enrichment analysis highlighted pathways such as those associated with angiogenesis, TGF-beta, UV response, and EMT. Among the 39 significant DEGs, 11 (28%) were identified as EMT target genes for ZEB1 using the Harmonizome database. Elevated ZEB1 expression correlated with reduced BCR risk. Immune landscape analysis revealed that ZEB1 was associated with increased immunosuppressive cell types in the TME, such as naïve B cells and M2 macrophages. Increased expression of both ZEB1 and SNAI1 was associated with elevated immune checkpoint expression. In the future, modulation of EMT could be beneficial for overcoming immunotherapy resistance in a cold tumor, such as PCa.
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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 | 0,000 | 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 ».