SY
Sandeep Yadav
Author with expertise in Structure and Function of the Nuclear Pore Complex
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(75% Open Access)
Cited by:
1
h-index:
8
/
i10-index:
8
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
5

Nuclear lamin A/C promotes cancer cell survival and lung metastasis without restricting transendothelial migration

Francesco Roncato et al.Jun 24, 2020
Abstract The mechanisms by which the nuclear lamina of tumor cells controls their migration and survival are poorly understood. Lamin A and its variant lamin C are key nuclear lamina proteins that control nucleus stiffness and chromatin conformation. Downregulation of lamin A/C levels in two metastatic lines, B16F10 melanoma and E0771 breast carcinoma, facilitated cell squeezing through rigid pores, elevated nuclear deformability and reduced heterochromatin. Unexpectedly, the transendothelial migration of both cancer cells in vitro and in vivo, through lung capillaries, was not elevated by lamin A/C knockdown. Both cancer cells with lamin A/C knockdown grew normally in primary tumors and in vitro on rigid surfaces. Strikingly, however, both lamin A/C deficient melanoma and breast cancer cells grew poorly in 3D spheroids expanded in soft agar cultures. Experimental lung metastasis of both lamin A/C knockdown cells was also markedly reduced. Taken together, our results suggest that high content of lamin A/C in multiple cancer cells promotes cancer cell survival and ability to generate lung metastasis without compromising cancer cell emigration from lung vessels.
5
Citation1
0
Save
0

Mature and migratory dendritic cells promote immune infiltration and response to anti-PD-1 checkpoint blockade in metastatic melanoma

Jiekun Yang et al.Jun 25, 2024
Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have heralded a remarkable shift in cancer care, significantly extending survival for advanced cancer patients. However, despite their remarkable clinical successes, a substantial majority of patients fail to achieve a lasting response to ICIs. To address this challenge and gain insights into the complex landscape of the tumor microenvironment (TME), we conducted an extensive analysis using single-cell RNA sequencing (scRNA; ~216K cells across 39 samples) and single-nucleus transposase-accessible chromatin sequencing (snATAC; ~43K cells from 15 samples) in a metastatic melanoma cohort. This systematic approach delineates 14 distinct cell types and 55 cell subtypes, including the identification of 15 transcriptional hallmarks of malignant cells. Through correlation analysis of cell subtype proportions, we unveiled six distinct clusters associated with varying tumor responses. Particularly intriguing was the identification of the mature DC enriched in immunoregulatory molecules (mregDC) subtype exhibiting correlations with naive T and B cells, forming an anti-tumor program that underscores the importance of multiple immune cell types in mediating anti-tumor immunity. Notably, we found that mregDC abundance represents a good prognostic predictor of progression-free survival (PFS) in the context of ICI treatment, and when combined with the TCF7+/- CD8 T cell ratio, it reliably predicts patient PFS across treatments beyond ICI. We validated our findings using an independent cohort of 274 ICI-treated melanoma samples analyzed using tissue-level expression. We next compared mregDCs and conventional dendritic cell types 1 and 2 (cDC1 and cDC2) using transcriptome signature, differentiation trajectory, interactome, cytokine milieu, and epigenome landscape analyses. This comparative analysis shed light on the unique attributes of mregDCs within the TME. Finally, we investigated cell type/subtype-specific genes, pathways, immune response enrichment, and ligand-receptor interactions closely associated with the proportions of mregDCs within the TME. These molecular and cellular insights, with their critical roles in enhancing the immune response against cancer, offer valuable prospects for predicting the efficacy of ICI regimens, and potentially guiding the selection of rational combinatorial therapies.