Quantifying immune-based counterselection of somatic mutations
Notice bibliographique
Résumé
Somatic mutations in protein-coding regions can generate 'neoantigens' causing developing cancers to be eliminated by the immune system.Quantitative estimates of the strength of this counterselection phenomenon have been lacking.We quantified the extent to which somatic mutations are depleted in peptides that are predicted to be displayed by major histocompatibility complex (MHC) class I proteins.The extent of this depletion depended on expression level of the neoantigenic gene, and on whether the patient had one or two MHCencoding alleles that can display the peptide, suggesting MHC-encoding alleles are incompletely dominant.This study provides an initial quantitative understanding of counter-selection of identifiable subclasses of neoantigenic somatic variation. Author summaryCancer immunotherapy and personalized cancer vaccines depend on clearance of cancer and pre-cancer cells by the immune system.However, little is known about the strength of this phenomenon as it acts on the cell populations which give rise to tumors.Here we provide an initial quantitative estimate of the fraction of neo-antigen-containing cells in this population that are cleared by the MHC class I-dependent immune system.The impacts of both neo-antigenic gene expression and the number of neo-antigen-displaying MHC alleles on this clearance phenomenon were examined.A more complete understanding of immune clearance of neoantigenic cells and how this phenomenon varies between patients and cancers, has the potential to guide immunotherapy and cancer vaccines.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».