A computational pipeline for identifying gene targets and signalling pathways in cancer cells to improve lymphocyte infiltration and immune checkpoint therapy efficacy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tumour-infiltrating lymphocytes (TILs) are crucial for effective immune checkpoint blockade (ICB) therapy in solid tumours. However, ∼70% of these tumours exhibit poor lymphocyte infiltration, rendering ICB therapies less effective. METHODS: We developed a bioinformatics pipeline integrating multiple previously unconsidered factors or datasets, including tumour cell immune-related pathways, copy number variation (CNV), and single tumour cell sequencing data, as well as tumour mRNA-seq data and patient survival data, to identify targets that can potentially improve T cell infiltration and enhance ICB efficacy. Furthermore, we conducted wet-lab experiments and successfully validated one of the top-identified genes. FINDINGS: We applied this pipeline in solid tumours of the Cancer Genome Atlas (TCGA) and identified a set of genes in 18 cancer types that might potentially improve lymphocyte infiltration and ICB efficacy, providing a valuable drug target resource to be further explored. Importantly, we experimentally validated SUN1, which had not been linked to T cell infiltration and ICB therapy previously, but was one of the top-identified gene targets among 3 cancer types based on the pipeline, in a mouse colon cancer syngeneic model. We showed that Sun1 KO could significantly enhance antigen presentation, increase T-cell infiltration, and improve anti-PD1 treatment efficacy. Moreover, with a single-cell multiome analysis, we identified subgene regulatory networks (sub-GRNs) showing Stat proteins play important roles in enhancing the immune-related pathways in Sun1-KO cancer cells. INTERPRETATION: This study not only established a computational pipeline for discovering new gene targets and signalling pathways in cancer cells that block T-cell infiltration, but also provided a gene target pool for further exploration in improving lymphocyte infiltration and ICB efficacy in solid tumours. FUNDING: A full list of funding bodies that contributed to this study can be found in the Acknowledgements section.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».