Intratumoral expression levels of <i>PD-L1</i>, <i>GZMA</i>, and <i>HLA-A</i> along with oligoclonal T cell expansion associate with response to nivolumab in metastatic melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors blocking the interaction between programmed death-1 (PD-1) and PD-1 ligand-1 (PD-L1) are revolutionizing the cancer immunotherapies with durable clinical responses. Although high expression of PD-L1 in tumor tissues has been implicated to correlate with the better response to the anti-PD-1 therapies, this association has been controversial. In this study, to characterize immune microenvironment in tumors, we examined mRNA levels of immune-related genes and characterized T cell repertoire in the tumors of 13 melanoma patients before and after nivolumab treatment. We found that, in addition to the PD-L1 (p = 0.03), expression levels of PD-1 ligand-2 (PD-L2), granzyme A (GZMA) and human leukocyte antigen-A (HLA-A) in the pre-treatment tumors were significantly higher (p = 0.04, p = 0.01 and p = 0.006, respectively) in responders (n = 5) than in non-responders (n = 8). With nivolumab treatment, tumors in responders exhibited a substantial increase of CD8, GZMA and perforin 1 (PRF1) expression levels as well as increased ratio of TBX21/GATA3, suggesting dominancy of helper T cell type 1 (Th1) response to type 2 (Th2) response. T cell receptor β (TCR-β) repertoire analysis revealed oligoclonal expansion of tumor-infiltrating T lymphocytes (TILs) in the tumor tissues of the responders. Our findings suggest that melanoma harboring high PD-1 ligands (PD-L1 and PD-L2), GZMA and HLA-A expression may respond preferentially to nivolumab treatment, which can enhance Th1-skewed cellular immunity with oligoclonal expansion of TILs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».