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Enregistrement W2565843701 · doi:10.1158/1538-7445.am2015-2344

Abstract 2344: The PD-1:PD-L1 pathway in the context of the osteosarcoma tumor microenvironment

2015· article· en· W2565843701 sur OpenAlexaff
Pratistha Koirala, Jonathan Gill, Michael Roth, Sajida Piperdi, Amy Park, Vincent Poon, Michael A. Fremed, Bang H. Hoang, Richard Görlick

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemTumor microenvironmentCancer researchPD-L1CancerTumor-infiltrating lymphocytesMedicineAntibodyContext (archaeology)ImmunologyBiologyImmunotherapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background PD-1 is a transmembrane protein found on immune cells including T cells, B cells, natural killer (NK) T cells, activated monocytes, and dendritic cells. Its interaction with its ligand, PD-L1, plays a role in the suppression of the immune system and is important in many processes such as autoimmunity and both central and peripheral tolerance. Cancer cells can hijack the PD-1:PD-L1 pathway in order to evade clearance by the immune system—a mechanism that is evident in many solid tumors, including breast, ovarian, renal cell carcinoma, colorectal, and lung cancers. Inhibition of the PD-1:PD-L1 pathway with both PD-1 and PD-L1 inhibitors have shown varying levels of efficacy, and provide proof of concept—that modulating the PD- 1:PD-L1 pathway can tip the balance of immune response in favor of the patient, working to eliminate the tumor. We seek to determine the expression of PD-L1 in osteosarcoma (OS), specifically in relation to the prescience of tumor infiltrating lymphocytes (TILs). By displaying expression of PD-L1 and the presence of TILs we hope to subsequently target the PD-1:PD-L1 pathway in OS. Methods Paraffin imbedded and sectioned patient primary OS tumor samples were provided by IRB approved protocols at Montefiore Medical Center and Memorial Sloan Kettering Cancer Center. Antibodies to identify various immune cells were first validated and optimized using immune tissues and subsequently used to stain tumor sample. Next, RNA was extracted from patient OS tumor samples and used to generate cDNA. PD-L1 expression was determined using quantitative real time PCR. Protein was also extracted and will be used to confirm PD-L1 expression using western blotting. Results A variety of TILs are found in OS patient tumor samples. We see expression of T cells (CD3) and T cell subsets—helper (CD4), cytotoxic (CD8), and natural killer (CD56) T cells. There is also robust expression of B cells (CD20) and macrophages (CD68). Furthermore, the OS tumors displayed varying degrees of PD-L1 positivity, with some tumors displaying greatly increased expression, some showing moderate elevation, and others showing low to no changes in PD-L1 expression. Conclusions and Future Directions OS tumors display varying levels of PD-L1 positivity, suggesting that the PD-1:PD-L1 pathway can be modulated for immunotherapeutic purposes. Importantly, we also demonstrated that a subset of immune cells, potentially expressing PD-1, is present in some tumors. Cell lines derived from tumors expressing low, moderate, and high levels of PD-L1 are being cultured. These cell lines will be used to test inhibition of the PD-1:PD-L1 pathway and its impact on their tumorigenic properties. Citation Format: Pratistha Koirala, Jonathan Gill, Michael Roth, Sajida Piperdi, Amy Park, Vincent Poon, Michael Fremed, Bang Hoang, Richard Gorlick. The PD-1:PD-L1 pathway in the context of the osteosarcoma tumor microenvironment. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 2344. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-2344

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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