B-Cell–Mediated Immunity Predicts Survival of Patients With Estrogen Receptor–Positive Breast Cancer

乳腺癌 雌激素受体 转录组 肿瘤科 免疫疗法 免疫系统 免疫 生物 疾病 表型 内科学 癌症 雌激素 免疫学 基因 医学 癌症研究 基因表达 遗传学
作者
Seungbok Lee,Byung-Hee Kang,Han‐Byoel Lee,Bum‐Sup Jang,Wonshik Han,In Ah Kim
出处
期刊:JCO precision oncology [Lippincott Williams & Wilkins]
卷期号:8 (8): e2300263-e2300263 被引量:4
标识
DOI:10.1200/po.23.00263
摘要

PURPOSE: The estrogen receptor-positive (ER+) breast cancer (BC), which constitutes the majority of BC cases, exhibits highly heterogeneous clinical behavior. To aid precision treatments, we aimed to find molecular subtypes of ER+ BC representing the tumor microenvironment and prognosis. METHODS: We analyzed RNA-seq data of 113 patients with BC and classified them according to the PAM50 intrinsic subtypes using gene expression profiles. Among them, we further focused on 44 patients with luminal-type (ER+) BC for subclassification. The Cancer Genome Atlas (TCGA) data of patients with BC were used as a validation data set to verify the new classification. We estimated the immune cell composition using CIBERSORT and further analyzed its association with clinical or molecular parameters. RESULTS: Principal component analysis clearly divided the patients into two subgroups separately from the luminal A and B classification. The top differentially expressed genes between the subgroups were distinctly characterized by immunoglobulin and B-cell-related genes. We could also cluster a separate cohort of patients with luminal-type BC from TCGA into two subgroups on the basis of the expression of a B-cell-specific gene set, and patients who were predicted to have high B-cell immune activity had better prognoses than other patients. CONCLUSION: Our transcriptomic approach emphasize a molecular phenotype of B-cell immunity in ER+ BC that may help to predict disease prognosis. Although further researches are required, B-cell immunity for patients with ER+ BC may be helpful for identifying patients who are good responders to chemotherapy or 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
rl完成签到,获得积分10
刚刚
quququ完成签到,获得积分10
2秒前
ng完成签到 ,获得积分10
4秒前
科研民工完成签到,获得积分20
11秒前
hj完成签到 ,获得积分10
15秒前
杭州地铁君完成签到,获得积分10
16秒前
gfsuen完成签到 ,获得积分10
25秒前
飞云完成签到 ,获得积分10
26秒前
自觉的毛巾完成签到,获得积分10
26秒前
飘逸焱完成签到 ,获得积分10
27秒前
谢陈完成签到 ,获得积分10
30秒前
penzer完成签到 ,获得积分0
30秒前
我要读博士完成签到 ,获得积分10
38秒前
哈哈完成签到 ,获得积分10
40秒前
吃的完成签到,获得积分10
40秒前
000发布了新的文献求助10
41秒前
欧阳小枫完成签到 ,获得积分10
42秒前
Elaine完成签到 ,获得积分10
43秒前
热带蚂蚁完成签到 ,获得积分0
50秒前
长安的荔枝完成签到 ,获得积分10
51秒前
知性的雅彤完成签到,获得积分10
52秒前
砚田青衿完成签到,获得积分10
52秒前
zhangyx完成签到 ,获得积分0
53秒前
Lynn完成签到,获得积分10
57秒前
画龙点睛完成签到 ,获得积分10
1分钟前
淡定无施完成签到,获得积分10
1分钟前
充电宝应助aaa采纳,获得10
1分钟前
打打应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
guofuyan完成签到 ,获得积分10
1分钟前
又壮了完成签到 ,获得积分10
1分钟前
等待小丸子完成签到,获得积分10
1分钟前
monk完成签到 ,获得积分10
1分钟前
任伟超完成签到,获得积分10
1分钟前
鳗鱼铸海完成签到 ,获得积分10
1分钟前
娅娃儿完成签到 ,获得积分10
1分钟前
999完成签到 ,获得积分10
1分钟前
HH完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1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
晶种分解过程与铝酸钠溶液混合强度关系的探讨 8888
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
Leading Academic-Practice Partnerships in Nursing and Healthcare: A Paradigm for Change 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
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 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 6427834
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8244619
关于积分的说明 17528218
捐赠科研通 5483187
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2895101
邀请新用户注册赠送积分活动 1871280
关于科研通互助平台的介绍 1710284