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Enregistrement W7165459272 · doi:10.82308/55713

Exploring tumor-extrinsic and intrinsic influences on lung adenocarcinoma progression to uncover novel prognostic features and therapeutic targets

2025· dissertation· en· W7165459272 sur OpenAlexfundno aff
Samuel Doré

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProteoglycans and glycosaminoglycans research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalMcGill University
Mots-clésLung cancerImmune systemLungAdenocarcinomaTumor microenvironmentCytotoxic T cellImmunotherapyTranscriptome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung cancer remains the leading cause of cancer-related death worldwide, with only 1 in 4 patients surviving past 5 years of their diagnosis. The poor survival rate is largely due to late diagnoses as well as a lack of efficient therapies. Indeed, despite having revolutionized the field of clinical oncology, 60% of patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) will fail to respond to immunotherapies and an even larger proportion will fail to develop a durable response. Therefore, discovering novel therapeutic targets and gaining a deeper understanding of lung cancer biology are critical for improving patient prognoses. Given that about 85% of lung cancers are attributable to cigarette smoking, we first investigated how smoking influences the tumor microenvironment (TME) using image mass cytometry. By analyzing tumor cores from over 400 lung adenocarcinoma patients, we found that smoking status has very little impact on the cellular composition of tumors but has significant effects on the spatial organization of immune cells within the TME. Notably, mast cells were the only immune cell type significantly increased in never smokers compared to active smokers. Mast cell abundance correlated with better survival outcomes, and their interactions with cytotoxic T cells were more frequent in never smokers, suggesting a protective immune landscape influenced by smoking status. Building upon our investigation into how cigarette smoke alters the TME, we next explored genes associated with survival outcomes in lung cancer, particularly focusing on those involved in extracellular matrix (ECM) remodeling and inflammation, directly impacted by cigarette smoke exposure. Analyzing publicly available mRNA sequencing data, we prioritized genes that showed elevated expression correlating with poor survival outcomes that could become actionable targets. This approach led us to investigate heparanase (HPSE) as a gene already linked to cancer progression but remained understudied in lung cancer. HPSE is the sole mammalian enzyme capable of cleaving heparan sulfate chains at the sugar moiety level, which are ubiquitous components of the ECM and serve as a ligand sink for a variety of chemokines, cytokines, and growth factors. Expression of HPSE by cancer cells allows them to take advantage of the physiological role of these sugar chains by loosening the ECM and accessing bio-available growth factors. Functional dissection of HPSE in pre-clinical models demonstrated that reducing its expression led to a less aggressive tumor phenotype both in vitro and in vivo. Decreased Hpse expression resulted in significant changes within the tumor immune microenvironment, including a shift toward an anti-tumor immune response. These findings suggest that HPSE not only serves as a putative driver of lung cancer progression but also represents a potential therapeutic target. Targeting HPSE could disrupt the pro-tumorigenic immune landscape typical of lung cancer, which could enhance the efficacy of existing immunotherapies. Our research underscores the importance of considering smoking status when studying the TME and its impact on lung cancer progression. We shine light on the underappreciated role of mast cells in orchestrating an anti-tumor response, especially in never smokers. Further, we provide a rationale for targeting ECM remodeling enzymes as a therapeutic strategy, such as HPSE. This integrated approach enhances our understanding of lung cancer biology and opens avenues for developing more effective treatments and predictive biomarkers, ultimately aiming to improve survival outcomes for patients, especially those with a history of smoking. Given that approximately 30% of men and 6% of women continue to smoke, lung cancer will remain a significant healthcare burden for the foreseeable future. Advancing our knowledge of how cigarette smoke affects tumor biology is paramount to providing better care for these patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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