Melanoma progression and prognostic models drawn from single-cell, spatial maps of benign and malignant tumors

黑色素瘤 恶性肿瘤 癌症研究 癌症 肿瘤进展 肿瘤微环境 生物 基因表达 病理 基因 医学 内科学 肿瘤细胞 遗传学
作者
Nick Love,Claire Williams,Emily Killingbeck,Alexander A. Merleev,Mohammad Saffari Doost,Lan Yu,John D. McPherson,Hidetoshi Mori,Alexander D. Borowsky,Emanual Maverakis,Maija Kiuru
出处
期刊:Science Advances [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
卷期号:10 (28) 被引量:2
标识
DOI:10.1126/sciadv.adm8206
摘要

Melanoma clinical outcomes emerge from incompletely understood genetic mechanisms operating within the tumor and its microenvironment. Here, we used single-cell RNA-based spatial molecular imaging (RNA-SMI) in patient-derived archival tumors to reveal clinically relevant markers of malignancy progression and prognosis. We examined spatial gene expression of 203,472 cells inside benign and malignant melanocytic neoplasms, including melanocytic nevi and primary invasive and metastatic melanomas. Algorithmic cell clustering paired with intratumoral comparative two-dimensional analyses visualized synergistic, spatial gene signatures linking cellular proliferation, metabolism, and malignancy, validated by protein expression. Metastatic niches included up-regulation of CDK2 and FABP5 , which independently predicted poor clinical outcome in 473 patients with melanoma via Cox regression analysis. More generally, our work demonstrates a framework for applying single-cell RNA-SMI technology toward identifying gene regulatory landscapes pertinent to cancer progression and patient survival.
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