Single-cell analysis of human non-small cell lung cancer lesions refines tumor classification and patient stratification

免疫疗法 肺癌 免疫系统 抗原 生物标志物 癌症研究 细胞 医学 免疫学 癌症免疫疗法 抗体 生物 肿瘤科 遗传学 生物化学
作者
Andrew M. Leader,John A. Grout,Bárbara Maier,Barzin Y. Nabet,Matthew D. Park,Alexandra Tabachnikova,Christie Chang,Laura Walker,Alona Lansky,Jessica Le Bérichel,Leanna Troncoso,Nausicaa Malissen,Melanie Davila,Jérôme C. Martin,Giuliana Magri,Kevin Tuballes,Zhen Zhao,Francesca Petralia,Robert M. Samstein,Natalie Roy D’Amore
出处
期刊:Cancer Cell [Cell Press]
卷期号:39 (12): 1594-1609.e12 被引量:271
标识
DOI:10.1016/j.ccell.2021.10.009
摘要

Immunotherapy is a mainstay of non-small cell lung cancer (NSCLC) management. While tumor mutational burden (TMB) correlates with response to immunotherapy, little is known about the relationship between the baseline immune response and tumor genotype. Using single-cell RNA sequencing, we profiled 361,929 cells from 35 early-stage NSCLC lesions. We identified a cellular module consisting of PDCD1+CXCL13+ activated T cells, IgG+ plasma cells, and SPP1+ macrophages, referred to as the lung cancer activation module (LCAMhi). We confirmed LCAMhi enrichment in multiple NSCLC cohorts, and paired CITE-seq established an antibody panel to identify LCAMhi lesions. LCAM presence was found to be independent of overall immune cell content and correlated with TMB, cancer testis antigens, and TP53 mutations. High baseline LCAM scores correlated with enhanced NSCLC response to immunotherapy even in patients with above median TMB, suggesting that immune cell composition, while correlated with TMB, may be a nonredundant biomarker of response to immunotherapy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
机智的孤兰完成签到 ,获得积分10
1秒前
isedu完成签到,获得积分0
5秒前
racill完成签到 ,获得积分10
8秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
mengmenglv完成签到 ,获得积分0
20秒前
cjl完成签到 ,获得积分10
25秒前
危机的秋双完成签到 ,获得积分10
29秒前
Demi_Ming完成签到,获得积分10
33秒前
梨落南山雪完成签到 ,获得积分10
41秒前
wulala完成签到 ,获得积分10
42秒前
Young完成签到 ,获得积分10
51秒前
一辉完成签到 ,获得积分10
51秒前
lu7完成签到 ,获得积分10
56秒前
tinneywu完成签到 ,获得积分10
56秒前
58秒前
wkbenpao完成签到,获得积分10
1分钟前
wsx4321发布了新的文献求助10
1分钟前
wangmeili完成签到 ,获得积分10
1分钟前
GTR的我完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
鲤鱼灵阳完成签到,获得积分10
1分钟前
我要看文献完成签到 ,获得积分10
1分钟前
tommy完成签到,获得积分10
1分钟前
tommy发布了新的文献求助10
1分钟前
左安完成签到,获得积分10
1分钟前
翰飞寰宇完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Cynthia完成签到 ,获得积分10
1分钟前
singlehzp完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小静完成签到 ,获得积分10
1分钟前
斯文若云完成签到 ,获得积分10
1分钟前
wushengdeyu完成签到 ,获得积分10
1分钟前
ChatGPT发布了新的文献求助10
1分钟前
widesky777完成签到 ,获得积分0
1分钟前
果果完成签到,获得积分10
1分钟前
sll完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
guhao完成签到 ,获得积分10
1分钟前
研友_5Zl4VZ完成签到,获得积分10
1分钟前
俞俊敏发布了新的文献求助10
2分钟前
ChatGPT发布了新的文献求助10
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
CLSI M100 Performance Standards for Antimicrobial Susceptibility Testing 36th edition 400
Cancer Targets: Novel Therapies and Emerging Research Directions (Part 1) 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6362250
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8175899
关于积分的说明 17224379
捐赠科研通 5416933
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2866654
邀请新用户注册赠送积分活动 1843775
关于科研通互助平台的介绍 1691562