Assessment of programmed death‐ligand 1 expression and tumor‐associated immune cells in pediatric cancer tissues
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Programmed death 1 (PD-1) signaling in the tumor microenvironment dampens immune responses to cancer, and blocking this axis induces antitumor effects in several malignancies. Clinical studies of PD-1 blockade are only now being initiated in pediatric patients, and little is known regarding programmed death-ligand 1 (PD-L1) expression in common childhood cancers. The authors characterized PD-L1 expression and tumor-associated immune cells (TAICs) (lymphocytes and macrophages) in common pediatric cancers. METHODS: Whole slide sections and tissue microarrays were evaluated by immunohistochemistry for PD-L1 expression and for the presence of TAICs. TAICs were also screened for PD-L1 expression. RESULTS: Thirty-nine of 451 evaluable tumors (9%) expressed PD-L1 in at least 1% of tumor cells. The highest frequency histotypes comprised Burkitt lymphoma (80%; 8 of 10 tumors), glioblastoma multiforme (36%; 5 of 14 tumors), and neuroblastoma (14%; 17 of 118 tumors). PD-L1 staining was associated with inferior survival among patients with neuroblastoma (P = .004). Seventy-four percent of tumors contained lymphocytes and/or macrophages. Macrophages were significantly more likely to be identified in PD-L1-positive versus PD-L1-negative tumors (P < .001). CONCLUSIONS: A subset of diagnostic pediatric cancers exhibit PD-L1 expression, whereas a much larger fraction demonstrates infiltration with tumor-associated lymphocytes. PD-L1 expression may be a biomarker for poor outcome in neuroblastoma. Further preclinical and clinical investigation will define the predictive nature of PD-L1 expression in childhood cancers both at diagnosis and after exposure to chemoradiotherapy. Cancer 2017;123:3807-3815. © 2017 American Cancer Society.
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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 | 0,001 |
| 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 ».