Integrated single cell analysis reveals co-evolution of malignant B cells and tumor micro-environment in transformed follicular lymphoma

滤泡性淋巴瘤 恶性转化 表型 转录组 肿瘤微环境 癌症研究 淋巴瘤 转化(遗传学) 单细胞分析 癌症的体细胞进化 生物 细胞 肿瘤细胞 计算生物学 免疫学 基因 遗传学 基因表达
作者
Clémentine Sarkozy,Shaocheng Wu,Katsuyoshi Takata,Tomohiro Aoki,Susana Ben Neriah,Katy Milne,Talia Goodyear,Celia Strong,Tashi Rastogi,Laura K. Hilton,Daniel Lai,Laurie H. Sehn,Pedro Farinha,Brad H. Nelson,Andrew P. Weng,Marco A. Marra,David W. Scott,Jeffrey W. Craig,Christian Steidl,Andrew Roth
出处
期刊:Cancer Cell [Elsevier]
卷期号:42 (6): 1003-1017.e6 被引量:12
标识
DOI:10.1016/j.ccell.2024.05.011
摘要

Histological transformation of follicular lymphoma (FL) to aggressive forms is associated with poor outcome. Phenotypic consequences of this evolution and its impact on the tumor microenvironment (TME) remain unknown. We perform single-cell whole genome sequencing (scWGS) and transcriptome sequencing (scWTS) of 11 paired pre/post-transformation patient samples and scWTS of additional samples from patients without transformation. Our analysis reveals evolutionary dynamics of transformation at single-cell resolution, highlighting a shifting TME landscape, with an emerging immune-cell exhaustion signature, co-evolving with the shifting malignant B phenotype in a regulatory ecosystem. Integration of scWGS and scWTS identifies malignant cell pathways upregulated during clonal tumor evolution. Using multi-color immunofluorescence, we transfer these findings to a TME-based transformation biomarker, subsequently validated in two independent pretreatment cohorts. Taken together, our results provide a comprehensive view of the combined genomic and phenotypic evolution of malignant cells during transformation and shifting crosstalk between malignant cells and the TME.
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

祝大家在新的一年里科研腾飞
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
hujin发布了新的文献求助10
刚刚
小鹿发布了新的文献求助10
1秒前
FashionBoy应助HMZ采纳,获得10
4秒前
科研通AI6.2应助十一采纳,获得10
5秒前
科研通AI6.1应助十一采纳,获得10
5秒前
6秒前
11秒前
11秒前
11秒前
11秒前
11秒前
飞快的蛋应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
11秒前
11秒前
尊嘟假嘟应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
尊嘟假嘟应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
无极微光应助科研通管家采纳,获得20
11秒前
学术乞丐完成签到,获得积分10
12秒前
14秒前
14秒前
17秒前
17秒前
斗梅完成签到 ,获得积分10
18秒前
linin发布了新的文献求助30
19秒前
明理绝悟完成签到 ,获得积分10
19秒前
ltt应助英俊的觅露采纳,获得10
21秒前
22秒前
可爱丸子发布了新的文献求助10
22秒前
李渊成完成签到,获得积分10
24秒前
Adems完成签到,获得积分10
24秒前
28秒前
29秒前
33秒前
可靠板栗完成签到,获得积分10
34秒前
ding应助zsl采纳,获得10
34秒前
38秒前
Yu完成签到,获得积分10
40秒前
42秒前
stiger应助wang采纳,获得10
42秒前
flipped完成签到,获得积分10
43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
Les Mantodea de guyane 2500
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 600
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Competency Based Human Resource Management 500
How to Develop Robust Scale-up Strategies for Complex Injectable Dosage Forms 450
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5863398
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6391189
关于积分的说明 15648736
捐赠科研通 4977385
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2684973
邀请新用户注册赠送积分活动 1628103
关于科研通互助平台的介绍 1585802