Oncogenic driver mutations underlie the spatial tumour immune landscape of non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Lung adenocarcinoma (LUAD) is a molecularly diverse form of lung cancer characterized by distinct oncogenic driver mutations that influence both tumour biology and clinical outcomes. Understanding the interplay between these oncogenic drivers and the tumour microenvironment (TME) is crucial for improving therapeutic strategies and patient management. Here, we investigate the impact of driver mutations on the composition and spatial architecture of the TME in LUAD. Using imaging mass cytometry (IMC), we analyse tumour samples from 157 LUAD patients, integrating genomic and clinical data to link specific mutations with tumour characteristics. Unique patterns are associated with mutated KRAS and EGFR tumours with TP53 co-mutations, suggesting these co-mutations reshape the TME and promote resistance to tyrosine kinase inhibitors (TKIs). Overall, our findings highlight the complex interplay between oncogenic driver mutations and the TME in LUAD, underscoring the importance of integrating genomic and cellular data to understand the underlying tumour behaviour and prognosis. Oncogenic driver mutations can influence the tumour biology of lung adenocarcinomas. Here, authors analyse 157 LUAD samples using imaging mass cytometry to reveal how these mutations impact the tumour microenvironment and clinical outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».