Abstract B56: Endogenous retrovirus transcript levels are associated with immunogenic signatures in multiple metastatic cancer types
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variability in the immunogenic landscape of metastatic cancer lesions has revealed insight into detection of potential immunotherapy-responsive patients, though underlying mechanisms driving such variation are not fully understood. Endogenous retrovirus (ERV)-containing transcripts have recently emerged as a potential source of tumor-associated antigen that are orthogonal to somatic mutation-derived neoantigens. To characterize the intersection between ERV levels and predicted immunogenicity in metastatic cancer, we comprehensively profiled the transcript abundance of 702,533 ERV loci in 199 metastatic tumors from breast, colorectal, and pancreatic cancer patients. In all three cancer types, overall ERV transcript load was associated with upregulation of genes involved in innate antiviral response pathways as well as genes involved in both adaptive and innate immune signaling. In colorectal and pancreatic tumors, samples with concomitant increases in ERV load and antiviral response gene expression, termed viral mimicry tumors, showed high expression of the DNA demethylation gene TET2, a gene previously described to promote transcription of ERV-containing transcripts. Collectively, these data are compatible with the notion that an increased level of ERV-containing transcripts may account for increased immunogenicity in a subset of metastatic tumors and support the relationship between DNA demethylation and ERV load in colorectal and pancreatic tumors. Citation Format: James T. Topham, Emma Titmuss, Erin Pleasance, Laura M. Williamson, Joanna M. Karasinska, Luka Culibrk, Michael K.C. Lee, Steve E. Kalloger, Shehara Mendis, Richard A. Moore, Andrew J. Mungall, Janessa Laskin, Jonathan M. Loree, Dixie L. Mager, Marco A. Marra, Steven J.M. Jones, David F. Schaeffer, Daniel J. Renouf. Endogenous retrovirus transcript levels are associated with immunogenic signatures in multiple metastatic cancer types [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Pancreatic Cancer: Advances in Science and Clinical Care; 2019 Sept 6-9; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(24 Suppl):Abstract nr B56.
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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) | 0,005 | 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 ».