Failed immune responses across multiple pathologies share pan-tumor and circulating lymphocytic targets
Notice bibliographique
Résumé
Rationale Tumor infiltrating lymphocytes are widely associated with positive outcomes, yet carry key indicators of a systemic failed immune response against unresolved cancer. Cancer immunotherapies can reverse their tolerance phenotypes, while preserving tumor-reactivity and neoantigen-specificity shared with circulating immune cells. Objectives We performed comprehensive transcriptomic analyses to identify gene signatures common to circulating and tumor infiltrating lymphocytes in the context of clear cell renal cell carcinoma. Modulated genes also associated with disease outcome were validated in other cancer types. Findings Using bioinformatics, we identified practical diagnostic markers and actionable targets of the failed immune response. On circulating lymphocytes, three genes, LEF1, FASLG, and MMP9, could efficiently stratify patients from healthy control donors. From their associations with resistance to cancer immunotherapies and microbial infections, we uncovered not only pan-cancer, but pan-pathology failed immune response profiles. A prominent lymphocytic matrix metallopeptidase cell migration pathway, is central to a panoply of diseases and tumor immunogenicity, correlates with multi-cancer recurrence, and identifies a feasible, non-invasive approach to pan-pathology diagnoses. Conclusions The non-invasive differently expressed genes we have identified warrant future investigation towards the development of their potential in precision diagnostics and precision pan-disease immunotherapeutics.
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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) | 0,001 | 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 ».