Multiplexed (18-Plex) Measurement of Signaling Targets and Cytotoxic T Cells in Trastuzumab-Treated Patients using Imaging Mass Cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Imaging mass cytometry (IMC) uses metal-conjugated antibodies to provide multidimensional, objective measurement of protein targets. We used this high-throughput platform to perform an 18-plex assessment of HER2 ICD/ECD, cytotoxic T-cell infiltration and other structural and signaling proteins in a cohort of patients treated with trastuzumab to discover associations with trastuzumab benefit. Experimental Design: An antibody panel for detection of 18 targets (pan-cytokeratin, HER2 ICD, HER2 ECD, CD8, vimentin, cytokeratin 7, β-catenin, HER3, MET, EGFR, ERK 1–2, MEK 1–2, PTEN, PI3K p110 α, Akt, mTOR, Ki67, and Histone H3) was used with a selection of trastuzumab-treated patients from the Hellenic Cooperative Oncology Group 10/05 trial (n = 180), and identified a case–control series. Results: Patients that recurred after adjuvant treatment with trastuzumab trended toward a decreased fraction of HER2 ECD pixels over threshold compared with cases without recurrence (P = 0.057). After exclusion of the lowest HER2 expressers, 5-year recurrence events were associated with reduced total extracellular domain (ECD)/intracellular domain (ICD) ratio intensity in tumor (P = 0.044). These observations are consistent with our previous work using quantitative immunofluorescence, but represent the proof on identical cell content. We also describe the association of the ECD of HER2 with CD8 T-cell infiltration on the same slide. Conclusions: The proximity of CD8 cells as a function of the expression of the ECD of HER2 provides further evidence for the role of the immune system in the mechanism of action of trastuzumab.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».