Treatment-naïve HPV+ head and neck cancers display a T-cell-inflamed phenotype distinct from their HPV- counterparts that has implications for immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Cancers progress when the immune system fails to identify and eliminate malignant cells. Recognition of this, combined with advances in tumor immunology, has allowed development of therapies that induce effective anti-tumor immune responses. For incompletely-understood reasons, effective responses to immunotherapy occur in some patients and not others. Head and neck squamous cell carcinomas (HNSCC) are a common cancer type that can be divided into two subsets based on human papillomavirus (HPV) status. HPV status is a strong predictor of positive clinical outcome. Expression of exogenous viral antigens by HPV+, but not HPV-, HNSCC allows direct comparison of the immune status (immune cell presence and characteristics) between these two otherwise anatomically-similar tumors. Using TCGA data, we compared the immune landscape between HPV+ and HPV- treatment-naïve HNSCC. As compared to HPV- samples, HPV+ HNSCC exhibited a strong Th1 response characterized by increased infiltration with multiple types of immune cells and expression of their effector molecules. HPV+ HNSCC also expressed higher levels of CD39 and multiple T-cell exhaustion markers including LAG3, PD1, TIGIT, and TIM3 compared to HPV- HNSCC. Importantly, patients with higher expression of these exhaustion markers-indicative of a T-cell-inflamed tumor-correlated with markedly improved survival in HPV+, but not HPV-, HNSCC. Thus, profound differences exist between the immune landscape of HPV+ and HPV- HNSCC. These results suggest that immune checkpoint inhibitor therapy is a promising treatment strategy for HPV+ HNSCC, and that expression of immune checkpoint molecules could serve as a predictive biomarker of patient outcome in HPV+ HNSCC.
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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) | 0,002 | 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 ».