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Highlights • Drug-naive human melanomas contain cancer cells in a MES state • Melanoma cells in the MES state are enriched in on-treatment lesions refractory to ICB • TCF4 promotes the MES while suppressing the melanocytic and antigen presentation programs • Targeting TCF4 expression increases sensitivity to ICB and targeted therapy

A TCF4-dependent gene regulatory network confers resistance to immunotherapy in melanoma

*면역 체크포인트 차단제(immune checkpoint blockade, ICB)에 대한 내재적 저항성을 더 잘 이해하기 위해, 우리는 치료받지 않은 melanoma 생태계의 세포 구조에 대한 포괄적인 관점을 확립하고 ICB를 투여했을 때 어떻게 진화하는지 연구했다. 단일 세포, 공간 다중 오믹스(single-cell, spatial multi-omics)를 사용하여, 우리는 **종양 미세환경(tumor microenvironment, TME)이 복잡한 melanoma transcriptomic landscape의 출현을 촉진한다는 것을 보여주었다. ***중간엽 유사(mesenchymal-like, MES) 상태를 가진 melanoma 세포, 즉 표적 치료에 대한 저항성을 부여하는 것으로 알려진 세포군은 ICB에 반응하지 않는 환자들의 초기 치료 생검에서 상당히 풍부하게 발견되었다. TCF4는 이 landscape의 허브로서 MES signature의 주요 조절자(master regulator)이자 멜라노사이트(melanocytic) 및 항원 제시(antigen presentation) transcriptional program의 억제제 역할을 한다. 유전적으로나 약물학적(bromodomain 억제제 사용)으로 TCF4를 표적하는 것은 MES 세포의 면역원성과 ICB 및 표적 치료에 대한 민감도를 증가시켰다. 따라서, 우리는 여러 transcriptional program을 조정하고 melanoma에서 표적 치료와 ICB에 대한 저항성에 기여하는 TCF4 의존적 규제 네트워크를 밝혀냈다.

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SPLASH: A statistical, reference-free genomic algorithm unifies biological discovery

SPLASH: 생물학적 발견을 통합하는 통계적이고 참조 없는 유전적 알고리즘 Abstract 현재의 유전체 분석 워크플로우는 대체로 참조 서열과의 정렬(alignment)을 필요로 하며, 이는 발견을 제한합니다. 우리는 통합적인 패러다임인 SPLASH (Statistically Primary aLignment…

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Organ aging signatures in the plasma proteome track health and disease

혈장 프로테옴에서의 장기 노화 signature이 건강과 질병에 대한 정보를 제공합니다 Abstract 동물 연구에 따르면 개체 및 개체의 장기마다 노화가 다르게 나타난다고 합니다[1-4]. 하지만 이 현상이 인간에게도 해당되는지, 그리고 이것이 연령…

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A high-resolution transcriptomic and spatial atlas of cell types in the whole mouse brain

전체 mouse brain의 세포 유형에 대한 고해상도 transcriptomic과 spatial atlas Abstract 성인 쥐 뇌는 수백만에서 수십억 개의 세포로 구성되어 있으며, 이들은 특정한 spatial 분포 패턴과 구조적, 기능적 특성을 가진 많은…

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Read more about the article Lung dendritic-cell metabolism underlies susceptibility to viral infection in diabetes
a,b, WT (n = 27) and Akita (n = 19) mice infected with 200 plaque-forming units (pfu) PR8, log-rank Mantel–Cox test. a, Survival. Inset, lung PR8 RNA 10 d.p.i., WT (n = 16) and Akita (n = 7) mice infected with 50 pfu PR8, two-sided Mann–Whitney U-test. b, Lung NP34-tetramer+CD8+ T cells, two-sided Mann–Whitney U-test. c,d, Mice infected with 50 pfu PR8, treated with insulin (Ins)/phosphate-buffered saline (PBS): WT+PBS (n = 16), WT+Ins (n = 15), Akita+PBS (n = 13), Akita+Ins (n = 15), Kruskal–Wallis test with Dunn’s correction, two pooled experiments. c, Lung PR8 RNA. d, Lung NP34-tetramer+CD8+ T cells. e,f, Mice infected with 200 pfu PR8, administered STZ (n = 18 for e, n = 9 for f) or PBS (n = 30 for e, n = 20 for f). e, Survival, log-rank Mantel–Cox test. Inset, lung PR8 RNA 10 d.p.i., mice infected with 50 pfu PR8, administered STZ (n = 9) or PBS (n = 20), two-sided Mann–Whitney U-test. f, Lung NP34-tetramer+CD8+ T cells, two-sided Mann–Whitney U-test. g,h, Mice infected with 50 pfu PR8, administered STZ or PBS, treated with Ins/PBS: PBS+PBS (n = 27 for g, n = 19 for h), PBS+Ins (n = 19 for g, n = 15 for h), STZ+PBS (n = 10 for g, n = 4 for h), STZ+Ins (n = 17 for g, n = 11 for h), Kruskal–Wallis test with Dunn’s correction. g, PR8 RNA, three pooled experiments. h, Lung NP34-tetramer+CD8+ T cells, two pooled experiments. i,j, Db/Db (n = 9 for i, n = 10 for j) and WT (n = 10 for i, n = 15 for j) mice infected with 200 pfu PR8. i, Survival, log-rank Mantel–Cox test. Inset, lung PR8 RNA 10 d.p.i., WT (n = 20) and Db/Db (n = 10) mice infected with 50 pfu PR8, three pooled experiments, two-sided Mann–Whitney U-test. j, NP34-tetramer+CD8+ T cells, two-sided Mann–Whitney U-test. k, Survival, WT (n = 15) and Akita (n = 18) mice infected with 200 pfu PVM, log-rank Mantel–Cox test. Inset, lung PVM RNA 10 d.p.i., WT (n = 15) and Akita (n = 17) mice infected with 50 pfu PVM, two-sided Mann–Whitney U-test. All P values are indicated in Supplementary Table 1. All data mean+s.e.m. a.u., Arbitrary units.

Lung dendritic-cell metabolism underlies susceptibility to viral infection in diabetes

폐 수지상 세포 대사는 당뇨병의 바이러스 감염에 대한 취약성의 근간을 이룸 Abstract 당뇨병 환자는 인플루엔자 및 SARS-CoV-2를 포함한 호흡기 바이러스 감염에 생명을 잃을 위험이 있으며, 그 메커니즘은 아직 알려지지 않았다.…

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Influence of autozygosity on common disease risk across the phenotypic spectrum

다양한 표현형에서 자가합일성이 common disease risk에 미치는 영향 Abstract 자가합일성(Autozygosity)* 는 rare Mendelian disorders와 연관된 임상적으로 의미있는 quantitative traits입니다. 우리는 유전체의 일부에서 동일 합일성** (FROH)의 비율과 common disease 간의 연관성을…

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Epigenetic regulation during cancer transitions across 11 tumour types

11가지 tumour 유형에서 암으로 변화하는 과정의 epigenetic 조절 Abstract Chromatin accessibility는 유전자 발현 조절 및 세포 정체성(Cellular identity)에 필수적이며, accessibility의 변화는 암의 시작, 진행 및 metastasis를 촉진하는 것과 관련이 있다.…

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Large-scale plasma proteomics comparisons through genetics and disease associations

유전체 및 질병 연관성을 통한 대규모 혈장 단백체의 비교 Abstract High-throughput 단백체학 플랫폼은 혈장에서 수천 개의 단백질을 측정합니다. 이를 유전체 및 표현형 정보와 결합하면 유전체 정보와 질병 사이의 gap을 연결할…

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Systemic immune profiling of Omicron-infected subjects inoculated with different doses of inactivated virus vaccine

다양한 용량의 불활성화 바이러스 백신을 접종한 Omicron 감염자의 전신 면역 프로파일링 Abstract SARS-CoV-2 *1차 균주 (primary strain) 기반 백신 접종은 부스터 접종을 통해 Omicron 변종으로 인한 감염, 증상 발생 및…

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Plasma proteomic associations with genetics and health in the UK Biobank

UK Biobank의 genetics 및 health의 Plasma proteomic associations. Abstract Pharma Proteomics Project는 54,219명의 UK Biobank participants의 plasma proteomic profiles을 특성화하는 precompetitive biopharmaceutical consortium입니다. 여기에서는 기술 및 생물학적 검증, proteomic disease…

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