已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Cancer‐Associated Fibroblast Signature Can Predict Prognosis and Therapeutic Responses in Skin Cutaneous Melanoma

黑色素瘤 皮肤癌 医学 签名(拓扑) 癌症研究 肿瘤科 癌症 皮肤病科 内科学 几何学 数学
作者
Yue Zheng,Weihuan Shao,Tongxin Ge,Shengfang Ge,Renbing Jia,Ludi Yang,Ai Zhuang
出处
期刊:Pigment Cell & Melanoma Research [Wiley]
卷期号:38 (2)
标识
DOI:10.1111/pcmr.70005
摘要

ABSTRACT Skin cutaneous melanoma (SKCM) is a lethal skin cancer with a poor prognosis and limited response to immunotherapy. Cancer‐associated fibroblasts (CAFs) are key contributors to tumor progression, therapy resistance, and immunosuppression. In this study, mRNA sequencing and clinical data from SKCM samples were obtained from The Cancer Genome Atlas (TCGA) and Gene Expression Omnibus (GEO) databases to evaluate the prognostic significance, therapeutic implications, and potential for enhancing immunotherapy through targeting CAFs in SKCM. A CAF‐related risk model comprising nine genes was developed, revealing that patients classified as low‐risk exhibited superior survival outcomes and increased sensitivity to immunotherapy. Spearman correlation analysis identified significant associations between the risk score and the sensitivity to 40 drugs, as well as resistance to 17 drugs. Additionally, CAFs were categorized into three distinct subgroups in SKCM, with antigen‐presenting CAFs (apCAFs) notably suppressing the infiltration of anti‐tumor immune cells and strongly correlating with poor prognosis. In summary, the CAF‐related risk model offers a robust prognostic tool for SKCM, capable of predicting both survival outcomes and therapeutic sensitivity. Moreover, the pivotal role of apCAFs within the immune microenvironment suggests that targeting these cells may enhance the efficacy of 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
1秒前
tiptip应助春风十里采纳,获得10
2秒前
2秒前
2秒前
北海怪兽发布了新的文献求助10
3秒前
嘀哩嘀哩发布了新的文献求助10
3秒前
Q11完成签到,获得积分10
3秒前
xytttttttttt发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
4秒前
张小闲完成签到 ,获得积分10
4秒前
财神爷的小宝贝应助oy采纳,获得20
4秒前
忠一完成签到,获得积分10
6秒前
香风智乃完成签到 ,获得积分10
6秒前
HRB发布了新的文献求助10
6秒前
深情安青应助yejx采纳,获得10
7秒前
好人发布了新的文献求助10
8秒前
科研通AI2S应助xytttttttttt采纳,获得10
8秒前
魏映霞发布了新的文献求助10
8秒前
EKo发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
10秒前
一一完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
斯文败类应助Aventen采纳,获得10
10秒前
11秒前
12秒前
14秒前
15秒前
15秒前
ljm完成签到 ,获得积分10
15秒前
16秒前
Whisperyuan发布了新的文献求助10
16秒前
1394980266发布了新的文献求助10
16秒前
Luke完成签到,获得积分10
17秒前
亮点发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
小六子完成签到,获得积分10
19秒前
20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
Prompt Engineering for Clinicians: Harnessing AI in Everyday Medical Practice 600
REAL-WORLD EFFICACY AND GENOMIC LANDSCAPE OF POLATUZUMA VEDOTIN-BASED FIRST-LINE THERAPY IN DIFFUSE LARGE B-CELL LYMPHOMA: A FOCUS ON TP53 MUTATIONS AND TREATMENT RESPONSE 500
Handbook of Luminescence Dating 500
Safety Pharmacology 500
《KNN基无铅压电陶瓷电学性能优化与物理机理研究》 500
Elgar Concise Encyclopedia of Space Law 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 计算机科学 化学工程 生物化学 物理 内科学 复合材料 催化作用 光电子学 物理化学 电极 细胞生物学 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6944007
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8629446
关于积分的说明 18305031
捐赠科研通 6378901
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3079113
关于科研通互助平台的介绍 2119868
邀请新用户注册赠送积分活动 2056045