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Enregistrement W2899858004 · doi:10.1093/neuonc/noy148.444

GENE-18. DIVERGENT CLONAL EVOLUTION OF MELANOMA BRAIN METASTASES DURING TREATMENT WITH IMMUNOTHERAPY

2018· article· en· W2899858004 sur OpenAlexaff
Christopher Alvarez‐Breckenridge, Benjamin Izar, Jackson H. Stocking, Matt Lastrapes, Naema Nayyar, Corey M. Gill, Mia Bertalan, Alexander Kaplan, Devin McCabe, Douglas B. Johnson, Craig Horbinski, Rasheed Zakaria, Farshad Nassiri, Gelareh Zadeh, David E. Fisher, Maria Martinez‐Lage, Mario L. Suvà, Ryan J. Sullivan, Daniel P. Cahill, Scott L. Carter, Priscilla K. Brastianos

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Western HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunotherapyMelanomaCD8Cancer researchCDKN2AImmune checkpointTumor microenvironmentBiologyExome sequencingSomatic evolution in cancerImmune systemMedicineImmunologyCancerGeneMutationInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reversal of immune cell exhaustion through immune checkpoint blockade (ICB) has become a first-line approach for patients with metastatic melanoma due to success in controlling extracranial tumors. However, patients frequently experience discordant responses, with extracranial response and intracranial progression. We hypothesize that ICB exerts selective pressure leading to the clonal evolution of treatment resistant clones that ultimately culminate in disease progression. We collected a cohort of 97 patients, encompassing 312 pre- and post-immunotherapy melanoma tumors, for whole exome sequencing (WES) and included primary, extracranial, or intracranial samples. Each tumor was analyzed for somatic mutations, copy number alterations, neoantigen profile, and patient specific phylogenetic trees were constructed encompassing a tumor’s genetic subclones. Heterogeneity of the tumor microenvironment was evaluated using high multiplicity single-cell immunofluorescent staining (CycIF). Single cell sequencing was performed on fresh tissue from 4 pre-treatment and 14 post-immunotherapy melanoma brain metastases using the Smart-Seq2 protocol. WES of pre- and post-immunotherapy tumors yielded distinct patterns of clonal evolution and immunoediting within brain metastases compared to their extracranial counterparts, including mutations in B2M. In paired pre- and post-immunotherapy samples, CycIF demonstrated decreased in CD8 infiltration and increased CD45RO, FOXP3, and PD-L1 staining suggesting less cytotoxic, terminally differentiated T cells in resistant tumors. Single cell sequencing analysis of 3,974 tumor and immune cells demonstrated patient-specific tumor clustering and gene expression profiles mediating resistance to ICB. In conclusion, we document, for the first time, evidence of ongoing branched evolution during immunotherapy in brain metastases with divergence compared to systemic sites of disease. Next-generation sequencing provides novel insights into clonal evolution mediating discordant responses of intra- and extracranial sites and immunosuppressive features of the intracranial tumor microenvironment. Targeting these mechanisms of resistance provide potential therapeutic avenues for patients with progressive intracranial disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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