Human papilloma virus infection drives unique metabolic and immune profiles in head and neck and cervical cancers: implications for targeted therapies and prognostic markers
Notice bibliographique
Résumé
Human papillomavirus (HPV) is a key driver of head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) and cervical squamous cell carcinoma (CESC). Yet, these cancers exhibit distinct molecular and clinical features influenced by HPV status. This study utilizes RNA sequencing data from The Cancer Genome Atlas (TCGA). It employs bioinformatics tools, including DESeq2 for differential gene expression, CIBERSORT for immune profiling, and Kaplan-Meier survival analysis to investigate these differences. Differential expression analysis revealed distinct molecular signatures, with HPV-positive tumors enriched in immune-related pathways such as cytokine-cytokine receptor interactions. In contrast, HPV-negative tumors exhibited upregulation of metabolic pathways, including PPAR signaling. Metaflux analysis further demonstrated contrasting metabolic profiles: HPV-positive tumors showed increased glycolysis and oxidative stress regulation, whereas HPV-negative tumors were characterized by elevated amino acid and nucleotide metabolism. Immune profiling highlighted more significant CD8 + T-cell infiltration in HPV-positive tumors, while HPV-negative tumors were predominantly associated with macrophages, suggesting differing tumor immune environments. Survival analysis identified CXCL11 and STAT1 as potential prognostic biomarkers, with lower expression correlating with poorer survival in both cancers. These findings provide an integrated perspective on the molecular, metabolic, and immune differences associated with HPV status, offering insights into potential therapeutic strategies.
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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 | 0,001 | 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 ».