综合性单细胞和机器学习分析揭示了肺腺癌的淋巴结转移中的免疫微环境重塑
Shuai Jiang1, Jinhan Zhao1, Jiaqi Feng1
1Department of Lung Cancer, Tianjin Lung Cancer Center, National Clinical Research Center for Cancer, Key Laboratory of Cancer Prevention and Therapy, Tianjin's Clinical Research Center for Cancer, Tianjin Medical University Cancer Institute and Hospital, Tianjin, China.
Journal of cellular and molecular medicine
|September 24, 2025
概括
肺腺癌中的淋巴结转移重塑了瘤的微环境,创造了一个免疫抑制状态. 一个新的LNRScore模型预测了患者的预后和免疫治疗反应,并将HMGA1确定为治疗标.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 淋巴结转移是肺腺癌的关键预后因素.
- 转移对瘤微环境的影响尚未完全理解.
研究的目的:
- 描述转移性淋巴结与非转移性淋巴结的免疫和 stromal 变化.
- 开发患者预后和免疫治疗反应的预测模型.
- 为了确定涉及转移的关键基因.
主要方法:
- 淋巴结的单细胞RNA测序.
- 细胞间通信分析.
- 整体机器学习模型开发 (LNRScore).
- 基因表达和功能测试.
主要成果:
- 转移性节点显示T细胞和树突细胞减少,单细胞和SPP1+巨细胞增加,表明免疫抑制.
- 观察到巨细胞,单细胞和上皮细胞之间的相互作用加强.
- 根据LNRScore模型,根据风险和预测免疫治疗反应有效地分层患者.
- HMGA1被确定为与预后不佳相关的核心基因,并促进癌细胞的增殖和迁移.
结论:
- 淋巴结转移显著重塑肺腺癌的免疫微环境向免疫抑制.
- LNRScore为风险分层和预测免疫疗法疗效提供了一个强大的工具.
- 在肺腺癌中,HMGA1代表了精准医学的潜在治疗标.
