Infiltration of CD8 <sup>+</sup> T cells into tumor cell clusters in triple-negative breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Infiltration of [Formula: see text] T lymphocytes into solid tumors is associated with good prognosis in various types of cancer, including triple-negative breast cancer (TNBC). However, the mechanisms underlying different infiltration levels are largely unknown. Here, we have characterized the spatial profile of [Formula: see text] T cells around tumor cell clusters (tightly connected tumor cells) in the core and margin regions in TNBC patient samples. We found that in some patients, the [Formula: see text] T cell density first decreases when moving in from the boundary of the tumor cell clusters and then rises again when approaching the center. To explain various infiltration profiles, we modeled the dynamics of T cell density via partial differential equations. We spatially modulated the diffusion/chemotactic coefficients of T cells (to mimic physical barriers) or introduced the localized secretion of a diffusing T cell chemorepellent. Combining the spatial-profile analysis and the modeling led to support for the second idea; i.e., there exists a possible chemorepellent inside tumor cell clusters, which prevents [Formula: see text] T cells from infiltrating into tumor cell clusters. This conclusion was consistent with an investigation into the properties of collagen fibers which suggested that variations in desmoplastic elements does not limit infiltration of [Formula: see text] T lymphocytes, as we did not observe significant correlations between the level of T cell infiltration and fiber properties. Our work provides evidence that [Formula: see text] T cells can cross typical fibrotic barriers and thus their infiltration into tumor clusters is governed by other mechanisms possibly involving a local repellent.
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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) | 0,001 | 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 ».