Dynamic Evolution of Fibroblasts Revealed by Single-Cell RNA Sequencing of Human Pancreatic Cancer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Cancer progression and response to therapy are inextricably reliant on the coevolution of a supportive tissue microenvironment. This is particularly evident in pancreatic ductal adenocarcinoma, a tumor type characterized by expansive and heterogeneous stroma. Herein, we employed single-cell RNA sequencing and spatial transcriptomics of normal, inflamed, and malignant pancreatic tissues to contextualize stromal dynamics associated with disease and treatment status, identifying temporal and spatial trajectories of fibroblast differentiation. Using analytical tools to infer cellular communication, together with a newly developed assay to annotate genomic alterations in cancer cells, we additionally explored the complex intercellular networks underlying tissue circuitry, highlighting a fibroblast-centric interactome that grows in strength and complexity in the context of malignant transformation. Our study yields new insights on the stromal remodeling events favoring the development of a tumor-supportive microenvironment and provides a powerful resource for the exploration of novel points of therapeutic intervention in pancreatic ductal adenocarcinoma. SIGNIFICANCE: Pancreatic cancer remains a high unmet medical need. Understanding the interactions between stroma and cancer cells in this disease may unveil new opportunities for therapeutic intervention.
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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) | 0,000 | 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 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 ».