Abstract PD6-05: Distinct tumor microenvironments stratify triple negative breast cancer into immune subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Triple negative breast cancer (TNBC) are especially difficult to treat effectively. While only 20-30% of TNBC patients respond to chemotherapy in the neoadjuvant setting, overall outcome remains poor for non-responding patients. Engaging the immune system promises optimal personalized cancer therapy as mounting evidence suggests that immune-checkpoint inhibitor immunotherapies may become a therapeutic option for TNBC patients. The presence of CD8+ T cells, a crucial component of the cytotoxic arm of the adaptive immune response, is associated with good clinical outcome in TNBC patients. Specifically, it is the efficient CD8+ T cell invasion and infiltration in the tumor that is associated with good outcome. On the other hand, some tumors accumulate CD8+ T cells in the tumor-associated stroma with poor infiltration in the tumor epithelium. These patients show poor outcome. As CD8+ T cell infiltration in the tumor is a crucial step to mount an efficient anti-tumor response, we thus wondered how the tumor microenvironment affects CD8+ T cell invasion into the tumor epithelial compartment of the TNBC tumors. Methods: To identify potential stroma-dependent mechanisms that potentiate or inhibit CD8+ T cells invasion into the tumor epithelium, we coupled analysis of spatial patterns of CD8+ T cell localization by Immunohistochemistry (IHC) andperformed gene expression profiling of laser-capture microdissected tumor-associated stroma (as well as matched epithelium and bulk tumor) from 38 TNBC chemotherapy-naive primary cases. GSEA-based Metasignatures were derived from bulk tumor gene expression data from our cohort. To investigate the compartment of origin of the pathways identified via the Metasignatures, the (LCM)-derived tumor stromal and epithelial gene expression were analyzed. Results: CD8+ T cell quantification in different compartments of the tumor identify 3 main subgroups of TNBC based on CD8+ T cell localization. Importantly we developed a 2-step classification scheme based on CD8+ T cell localization. We developed metasignatures following our 2 steps classification and identified key bulk tumor metasignatures that showed prognostic value in an independent cohort. In addition the matched LCM gene expression from the tumor epithelium and stromal compartments allowed us to identify the compartment of origin. Importantly, while 1 group of TNBC tumor was showing a significant anti-tumor response, the 2 other groups showed absence of such environment. The 2 non inflamed immune subtypes showed distinct phenotypes and biologies associated with poor anti-tumor response that we validated by immunohistochemistry and fluorescence. These results highlight different potential mecanisms that lead to immune evasion and allow us to stratify TNBC into immune subgroups. Citation Format: Gruosso T, Gigoux M, Bertos N, Manem VS, Zuo D, Saleg SM, Souleimanova M, Zhao H, Johnson RM, Monette A, Muñoz Ramos V, Hallett MT, Stagg J, Lapointe R, Omeroglu A, Meterissian S, Buisseret L, Van den Eyden G, Salgado R, Guiot M-C, Haibe-Kains B, Park M. Distinct tumor microenvironments stratify triple negative breast cancer into immune subtypes [abstract]. In: Proceedings of the 2017 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2017 Dec 5-9; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(4 Suppl):Abstract nr PD6-05.
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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) | 0,003 | 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.
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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 ».