The Dynamically Evolving Cell States and Ecosystem from Benign Nevi to Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Approximately 30% of nonchronically sun-damaged melanomas originate from nevi, yet the dynamic changes and crucial mechanisms driving the transition from benign nevi to melanoma remain elusive. EXPERIMENTAL DESIGN: In this study, we performed single-cell transcriptome sequencing on multiple paired tissue sites from five patients diagnosed with melanoma arising in congenital melanocytic nevi, identifying four distinct states of melanocyte subpopulations during the progression from nevi to melanoma, characterized by dynamic changes in their functions and regulatory pathways. RESULTS: In the nevi state, IFN regulatory factor 1 was specifically upregulated in melanocytes, fibroblasts, and endothelial cells, potentially activating immune surveillance in the microenvironment. Conversely, the critical inhibitory checkpoint HLA-E for NK cells exhibited high expression in a cluster of malignant melanocytes and fibroblasts enriched in melanoma. This interaction with ligands expressed in NK cells could potentially serve as a key factor, leading to immune evasion. In malignant melanoma samples, we detected high expression of midkine in melanocytes. It is a pivotal factor that facilitates melanoma invasion and malignant transformation, potentially through interaction with endothelial cells to stimulate angiogenesis. The targets identified in our study are crucial factors in detecting the malignant transformation of nevi. Ultimately, we developed a malignant progression model capable of predicting patient prognosis and malignant progression status using bulk RNA sequencing data. CONCLUSIONS: Our study provides a high-resolution atlas of the malignant transformation of melanoma from nevi and highlights potential targets for further investigation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».