Identification and validation of novel microenvironment-based immune molecular subgroups of head and neck squamous cell carcinoma: implications for immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Targeting the immune checkpoint pathway has demonstrated antitumor cytotoxicity in treatment-refractory head and neck squamous cell carcinoma (HNSC). To understand the molecular mechanisms underpinning its antitumor response, we characterized the immune landscape of HNSC by their tumor and stromal compartments to identify novel immune molecular subgroups. Patients and methods: A training cohort of 522 HNSC samples from the Cancer Genome Atlas profiled by RNA sequencing was analyzed. We separated gene expression patterns from tumor, stromal, and immune cell gene using a non-negative matrix factorization algorithm. We correlated the expression patterns with a set of immune-related gene signatures, potential immune biomarkers, and clinicopathological features. Six independent datasets containing 838 HNSC samples were used for validation. Results: Approximately 40% of HNSCs in the cohort (211/522) were identified to show enriched inflammatory response, enhanced cytolytic activity, and active interferon-γ signaling (all, P < 0.001). We named this new molecular class of tumors the Immune Class. Then we found it contained two distinct microenvironment-based subtypes, characterized by markers of active or exhausted immune response. The Exhausted Immune Class was characterized by enrichment of activated stroma and anti-inflammatory M2 macrophage signatures, WNT/transforming growth factor-β signaling pathway activation and poor survival (all, P < 0.05). An enriched proinflammatory M1 macrophage signature, enhanced cytolytic activity, abundant tumor-infiltrating lymphocytes, high human papillomavirus (HPV) infection, and favorable prognosis were associated with Active Immune Class (all, P < 0.05). The robustness of these immune molecular subgroups was verified in the validation cohorts, and Active Immune Class showed potential response to programmed cell death-1 blockade (P = 0.01). Conclusions: This study revealed a novel Immune Class in HNSC; two subclasses characterized by active or exhausted immune responses were also identified. These findings provide new insights into tailoring immunotherapeutic strategies for different HNSC subgroups.
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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 | 0,001 | 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 ».