Author response: Pseudo-grading of tumor subpopulations from single-cell transcriptomic data using Phenotype Algebra
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Le résumé fourni par la source
Single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) coupled with robust computational analysis facilitates the characterization of phenotypic heterogeneity within tumors. Current scRNA-seq analysis pipelines are capable of identifying a myriad of malignant and non-malignant cell subtypes from single-cell profiling of tumors. However, given the extent of intra-tumoral heterogeneity, it is challenging to assess the risk associated with individual malignant cell subpopulations, primarily due to the complexity of the cancer phenotype space and the lack of clinical annotations associated with tumor scRNA-seq studies. To this end, we introduce SCellBOW, a scRNA-seq analysis framework inspired by document embedding techniques from the domain of Natural Language Processing (NLP). SCellBOW is a novel computational approach that facilitates effective identification and high-quality visualization of single-cell subpopulations. We compared SCellBOW with existing best practice methods for its ability to precisely represent phenotypically divergent cell types across multiple scRNA-seq datasets, including our in-house generated human splenocyte and matched peripheral blood mononuclear cell (PBMC) dataset. For malignant cells, SCellBOW estimates the relative risk associated with each cluster and stratifies them based on their aggressiveness. This is achieved by simulating how the presence or absence of a specific malignant cell subpopulation influences disease prognosis. Using SCellBOW, we identified a hitherto unknown and pervasive AR−/NElow (androgen-receptor-negative, neuroendocrine-low) malignant subpopulation in metastatic prostate cancer with conspicuously high aggressiveness. Overall, the risk-stratification capabilities of SCellBOW hold promise for formulating tailored therapeutic interventions by identifying clinically relevant tumor subpopulations and their impact on prognosis.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Author response: Pseudo-grading of tumor subpopulations from single-cell transcriptomic data using Phenotype Algebra
- Date Crossref
- 20/08/2024
- Éditeur
- eLife Sciences Publications, Ltd
- Type
- peer-review
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Où se fait cette recherche
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Queensland University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Prostate Cancer Research pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Indraprastha Institute of Information Technology Delhi Department of Computational Biology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Indian Institute of Technology Delhi pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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The University of Adelaide pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Harvard University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institute for Biomedicine pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Inserm pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Center for Research in Transplantation and Translational Immunology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Nantes Université pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Indian Institute of Science Education and Research Kolkata pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Health Australian Prostate Cancer Research Centre-Queensland pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Queensland University of Technology, Prostate Cancer Research et Department of Computational Biology — Indraprastha Institute of Information Technology Delhi, avec 9 autres affiliations.
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