Unveiling a novel cancer hallmark by evaluation of neural infiltration in cancer

渗透(HVAC) 癌症 医学 内科学 地理 气象学
作者
Qi Dong,Yingying Guo,Chen Lv,Lingxue Ren,Bo Chen,Yan Wang,Yang Liu,Mingyue Liu,Kaidong Liu,Nan Zhang,Linzhu Wang,Shaocong Sang,Xin Li,Hui Yang,Haihai Liang,Yunyan Gu
出处
期刊:Briefings in Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:26 (2)
标识
DOI:10.1093/bib/bbaf082
摘要

Cancer cells acquire necessary functional capabilities for malignancy through the influence of the nervous system. We evaluate the extent of neural infiltration within the tumor microenvironment (TME) across multiple cancer types, highlighting its role as a cancer hallmark. We identify cancer-related neural genes using 40 bulk RNA-seq datasets across 10 cancer types, developing a predictive score for cancer-related neural infiltration (C-Neural score). Cancer samples with elevated C-Neural scores exhibit perineural invasion, recurrence, metastasis, higher stage or grade, or poor prognosis. Epithelial cells show the highest C-Neural scores among all cell types in 55 single-cell RNA sequencing datasets. The epithelial cells with high C-Neural scores (epi-highCNs) characterized by increased copy number variation, reduced cell differentiation, higher epithelial-mesenchymal transition scores, and elevated metabolic level. Epi-highCNs frequently communicate with Schwann cells by FN1 signaling pathway. The co-culture experiment indicates that Schwann cells may facilitate cancer progression through upregulation of VDAC1. Moreover, C-Neural scores positively correlate with the infiltration of antitumor immune cells, indicating potential response for immunotherapy. Melanoma patients with high C-Neural scores may benefit from trametinib. These analyses illuminate the extent of neural influence within TME, suggesting potential role as a cancer hallmark and offering implications for effective therapeutic strategies against cancer.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
淡然以柳完成签到 ,获得积分10
2秒前
Keyuuu30完成签到,获得积分0
4秒前
志士心完成签到 ,获得积分10
4秒前
peipei完成签到,获得积分10
4秒前
王旭东完成签到 ,获得积分10
4秒前
欣喜的跳跳糖完成签到 ,获得积分10
5秒前
积极废物完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
clock完成签到 ,获得积分10
7秒前
guishouyu完成签到,获得积分10
10秒前
natsu401完成签到 ,获得积分10
11秒前
小城故事和冰雨完成签到,获得积分10
16秒前
希希顺利毕业完成签到 ,获得积分10
16秒前
多情的捕完成签到,获得积分10
16秒前
0713发布了新的文献求助10
19秒前
喜悦的依琴完成签到,获得积分10
24秒前
xx完成签到 ,获得积分10
24秒前
yidemeihaoshijie完成签到 ,获得积分10
24秒前
blueblue完成签到,获得积分10
25秒前
默默灭绝完成签到 ,获得积分10
26秒前
spp完成签到 ,获得积分0
26秒前
确幸完成签到,获得积分10
26秒前
粗犷的谷秋完成签到 ,获得积分10
29秒前
const完成签到,获得积分10
29秒前
33秒前
ShuY完成签到,获得积分10
33秒前
黑大侠完成签到 ,获得积分10
33秒前
小梦完成签到,获得积分10
35秒前
科目三三次郎完成签到 ,获得积分10
36秒前
酷酷的王完成签到 ,获得积分10
36秒前
刘茂甫应助502s采纳,获得10
36秒前
Xiaoli发布了新的文献求助10
38秒前
研友_ZA2B68完成签到,获得积分10
40秒前
风趣霆完成签到,获得积分10
42秒前
jzs完成签到 ,获得积分10
42秒前
kento应助502s采纳,获得200
45秒前
阿士大夫完成签到,获得积分10
49秒前
科研人员完成签到 ,获得积分10
51秒前
yyy完成签到 ,获得积分10
52秒前
崔梦楠完成签到 ,获得积分10
53秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Mechanistic Modeling of Gas-Liquid Two-Phase Flow in Pipes 2500
Structural Load Modelling and Combination for Performance and Safety Evaluation 800
Conference Record, IAS Annual Meeting 1977 610
Interest Rate Modeling. Volume 3: Products and Risk Management 600
Interest Rate Modeling. Volume 2: Term Structure Models 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3555892
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3131486
关于积分的说明 9391210
捐赠科研通 2831204
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1556402
邀请新用户注册赠送积分活动 726542
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 715890