Multiple Immune-Suppressive Mechanisms in Fibrolamellar Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fibrolamellar carcinoma (FLC) is a rare type of liver cancer that affects adolescents and young adults. The most effective treatment for FLC is surgical resection, but no standardized systemic therapy exists for patients with recurrent or unresectable FLC. As a first step to understand the immune microenvironment of FLC, we investigated targetable immune-checkpoint pathways, PD-1, PD-L1, B7-H3, IDO-1, and LAG3, in relation to CD8+ cytotoxic T-lymphocyte density. Thirty-two FLC tumor specimens were analyzed using IHC staining for PD-L1, CD8, PD-1, IDO, LAG3, and B7-H3. Sixty-three percent of FLC cases demonstrated membranous PD-L1 expression on tumor cells, and almost 70% of cases demonstrated PD-L1+ tumor-infiltrating lymphocytes and tumor-associated macrophages (TIL/TAM). Myeloid-derived cells appeared to be a major component of PD-L1+ tumor-infiltrating immune cells. Forty percent of the cases showed B7-H3 expression in the tumor zone, with 91% cases showing B7-H3 expression in TILs and TAMs. IDO and PD-1 expression was highest in the tumor interface zone. B7-H3 or IDO expression on tumor cells significantly correlated with higher CD8+ T-cell density. In conclusion, a high proportion of FLC cases showed robust expression of PD-1, PD-L1, B7-H3, and IDO in an adaptive immune-resistance pattern. Our findings provide further basis for targeting these different immune-checkpoint axes in FLC.
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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 | 0,001 | 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 ».