Expression of MHC class I, HLA-A and HLA-B identifies immune-activated breast tumors with favorable outcome
Notice bibliographique
Résumé
Antigen recognition by MHC class I molecules is a key step for the initiation of the immune response. We hypothesized that expression of these molecules could be a marker of immune-activated breast cancers. Data from KM Plotter were extracted to develop an exploratory cohort. Information from Cancer Genome Atlas (TCGA) and METABRIC was used to create two validation cohorts. Raw data were re-processed and analyzed using plyr R and Bioconductor. We predicted epitope-HLA binding to MHC I molecules by using NetMHC 4.0. Cox proportional hazards regression was computed to correlate gene expression and survival outcome. There was a weak but positive correlation between mutational burden and the expression of most MHC class I molecules. In the exploratory cohort, expression of HLA-A and HLA-B was associated with favorable relapse-free survival (RFS) and overall survival (OS) in the basal-like subgroup. This was confirmed in the METABRIC and TCGA dataset. Expression of HLA-A and HLA-B was associated with biomarkers of T cell activation (GZMA, GZMB, and PRF1) and improved the predictive capacity of known immunologic signatures. Several neopeptides expressed in breast cancer were also identified including FUK, SNAPC3, GC, ANO8, DOT1L, HIST1H3F, MYBPH, STX2, FRMD6, CPSF1, or SMTN, among others. Expression of HLA A and B is associated with T cell activation and identifies immune activated, basal-like breast cancers with favorable prognosis. Antigen recognition markers should be incorporated into the assessment of the tumor immune state of basal-like breast patients.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».