Characterization of T cell repertoire of blood, tumor, and ascites in ovarian cancer patients using next generation sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) play an important role in regulating the host immune response and are one of key factors in defining tumor microenvironment. Some studies have indicated that T cell infiltration in malignant ascites is associated with clinical outcome, but few studies have performed detailed characterization of T cell diversity or clonality in malignant effusions. We have applied a next generation sequencing method to characterize T cell repertoire of a set of primary cancers, ascites, and blood from 12 ovarian cancer patients and also analyzed the T cell subtype populations in malignant fluids from 3 ovarian cancer patients. We observed enrichment of certain T cells in tumors and ascites, but most of the enriched T cell receptor (TCR) sequences in tumors and ascites were not common. Moreover, we analyzed TCR sequences of T cell subtypes (CD4+, CD8+, and regulatory T cells) isolated from malignant effusions and also found clonal expansion of certain T cell populations, but the TCR sequences were almost mutually exclusive among the three subgroups. Although functional studies of clonally expanded T cell populations are definitely required, our approach offers a detailed characterization of T cell immune microenvironment in tumors and ascites that might differently affect antitumor immune response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».