56 Unique Immune Microenvironment in NF2-Fusion Positive Radiation Induced Meningiomas
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Radiation-induced meningiomas (RIMs) are increasing in prevalence as cancer patients live longer. Our laboratory has demonstrated that RIMs have a unique genomic landscape compared to sporadic meningiomas. Notably, a subset of RIMs harbor genomic rearrangement resulting in NF2 gene fusion with a nonrecurrent reciprocal gene. We aimed to compare the gene expression of NF2-Fusion and NF2-Wild Type (NF2-WT) RIMs. Methods: RNA sequencing using Illumina HiSeq was performed on 7 NF2-Fusion and 12 NF2-WT RIMs. Short read sequences obtained from sequencing were mapped to reference human genome(hg19). We performed differential expression analysis using edgeR statistical packages. Pathway analysis was performed using Gene Set Enrichment Analysis (GSEA). Immunohistochemistry was performed to validate findings. Results: Principal component analysis revealed that 5/7 of NF2-Fusion RIMs had similar gene expression profiles. One outlier had no chromosome 1p loss like the other NF2-Fusion RIMs. Pathway analysis demonstrated there was an upregulation of immune pathways in NF2-Fusion RIMs. Immunohistochemistry of PD-L1 revealed that 0/7 and 7/7 of NF2-Fusion tumors had positive expression in tumoral and inflammatory cells, respectively. In comparison, 6/12 of RIMs had tumoral and inflammatory cell expression of PD-L1. In addition, there was a higher CD3 lymphocyte infiltration in NF2-WT (42.2 vs. 12.4 number of cells per HPF). Discussion: Preliminary data in our lab demonstrates that NF2-Fusion tumors have a distinct immune microenvironment compared to NF2-WT tumors. Although pathway analysis indicates that NF2-Fusion RIMs have overexpression of immune pathways, immunohistochemistry reveals that inflammatory cells have positive PD-L1 expression, suggestive of immune burnout.
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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 | 0,001 | 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 ».