Proteogenomics of non-small cell lung cancer reveals molecular subtypes associated with specific therapeutic targets and immune-evasion mechanisms

逃避(道德) 生物 免疫系统 肺癌 蛋白质基因组学 计算生物学 癌症 免疫学 肿瘤科 基因 遗传学 医学 基因组 基因组学
作者
Janne Lehtiö,Taner Arslan,Ioannis Siavelis,Yanbo Pan,Fabio Socciarelli,Olena Berkovska,Husen M. Umer,Georgios Mermelekas,Mohammad Pirmoradian,Mats Jönsson,Hans Brunnström,Odd Terje Brustugun,Krishna Pinganksha Purohit,Richard Cunningham,Hassan Foroughi Asl,Sofi Isaksson,Elsa Arbajian,Mattias Aine,Anna Karlsson,Marija Kotevska
出处
期刊:Nature cancer [Springer Nature]
卷期号:2 (11): 1224-1242 被引量:104
标识
DOI:10.1038/s43018-021-00259-9
摘要

Despite major advancements in lung cancer treatment, long-term survival is still rare, and a deeper understanding of molecular phenotypes would allow the identification of specific cancer dependencies and immune evasion mechanisms. Here we performed in-depth mass spectrometry (MS)-based proteogenomic analysis of 141 tumors representing all major histologies of non-small cell lung cancer (NSCLC). We identified six distinct proteome subtypes with striking differences in immune cell composition and subtype-specific expression of immune checkpoints. Unexpectedly, high neoantigen burden was linked to global hypomethylation and complex neoantigens mapped to genomic regions, such as endogenous retroviral elements and introns, in immune-cold subtypes. Further, we linked immune evasion with LAG3 via STK11 mutation-dependent HNF1A activation and FGL1 expression. Finally, we develop a data-independent acquisition MS-based NSCLC subtype classification method, validate it in an independent cohort of 208 NSCLC cases and demonstrate its clinical utility by analyzing an additional cohort of 84 late-stage NSCLC biopsy samples.
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
刚刚
kajimi发布了新的文献求助20
刚刚
背后难胜发布了新的文献求助10
1秒前
太叔白风完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
高高的哈密瓜完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
2秒前
jolt完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
小马甲应助刘shuchang采纳,获得30
2秒前
2秒前
稞小弟发布了新的文献求助10
3秒前
姜姜发布了新的文献求助10
3秒前
科研通AI6.2应助kanohola采纳,获得30
3秒前
of发布了新的文献求助10
3秒前
天天快乐应助爱笑的枫叶采纳,获得10
3秒前
健壮的凝芙完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
lulu发布了新的文献求助10
4秒前
科研通AI6.3应助兮颜采纳,获得10
5秒前
yxl发布了新的文献求助10
5秒前
打嗝海獭应助yhw采纳,获得10
5秒前
5秒前
pretend发布了新的文献求助10
5秒前
土豆发布了新的文献求助10
6秒前
旸羽完成签到,获得积分10
6秒前
楚茨完成签到,获得积分10
6秒前
淹死的鱼发布了新的文献求助30
6秒前
ding应助XY_zj采纳,获得10
6秒前
夺将完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
7秒前
阿泽发布了新的文献求助10
7秒前
小寒同学发布了新的文献求助10
8秒前
完美世界应助niania采纳,获得10
8秒前
桐桐应助MaYue采纳,获得10
8秒前
徐zihao发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
想吃糖葫芦完成签到 ,获得积分10
9秒前
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
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6017062
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7601132
关于积分的说明 16154914
捐赠科研通 5164964
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2764803
邀请新用户注册赠送积分活动 1745907
关于科研通互助平台的介绍 1635106