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Enregistrement W3016847734 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm18-b65

Abstract B65: Mathematical modeling studies on spatial profiles of tumor-infiltrating T cells

2020· article· en· W3016847734 sur OpenAlexaff
Tina Gruosso, Morag Park, Herbert Levine, Xuefei Li

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytotoxic T cellTumor microenvironmentStromal cellInfiltration (HVAC)CD8T cellCellBiologyChemistryCancer researchAntigenImmune systemTumor cellsImmunologyMaterials scienceIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Activated cytotoxic T lymphocytes have been demonstrated to be able to kill antigen-specific cancer cells via various mechanisms. Not surprisingly, stronger infiltration of cytotoxic T cells into tumor/tumor-cell clusters generally associates with better prognosis, which has been demonstrated in various cancers. There have been efforts on quantifying the distribution of cytotoxic T cells on the whole tumor level. On the other hand, a solid tumor is usually composed of many tumor-cell clusters as well as stroma in gaps between those clusters. It has been noticed that T cells can be mostly localized in the stromal regions of a solid tumor. Therefore, it is also important to quantify the spatial pattern of T cells on the tumor-cell cluster level and further investigate the mechanism underlying the observed limited infiltration. In our work, we quantified the spatial distribution of CD8+ T cells with respect to their distance to the boundary of individual tumor-cell clusters. Generally, we observed that: i) patients differ in infiltration at the cluster level; ii) for most samples, T cells mainly accumulate outside the tumor-cell clusters; iii) for some samples T cells can effectively infiltrate the tumor-cell clusters; and iv) for other samples, the T-cell infiltration profile is intermediate. This last possibility reveals a non-monotonic distribution of T cells, i.e., a drop of T-cell density at the boundary coupled with a second accumulation of T cells at the center of tumor-cell clusters. Based on the quantified CD8+ T-cell profiles on the tumor-cell cluster level, we constructed mathematical models to test two hypothesized contributors affecting the spatial distribution of CD8+ T cells: a physical motility barrier set up by the ECM fibers in the stroma and a biochemical inhibitor ultimately due to the cancer cells inside the tumor-cell clusters. Mathematical models that only include physical barrier effects can qualitatively capture some (but not all) spatial features of the T-cell profiles. However, there is one significant shortcoming: the physical barrier scenario predicts that the profiles observed should be transient and hence eventually T cells should infiltrate all tumors. This appears inconsistent with simple time-scale estimates. A biochemical model focusing on T-cell repulsion can give rise to the observed spatial profiles as steady-state solutions; the different patterns correspond to different properties of cancer cells in different patients. We therefore favor this modeling framework. Of course, a definitive test would require experiments that would enable us to study the infiltration of T cells in a time-dependent manner or alternatively perturb possible mechanisms with drugs to directly test their effects on the infiltration pattern of T cells. Citation Format: Tina Gruosso, Morag Park, Herbert Levine, Xuefei Li. Mathematical modeling studies on spatial profiles of tumor-infiltrating T cells [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Tumor Immunology and Immunotherapy; 2018 Nov 27-30; Miami Beach, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2020;8(4 Suppl):Abstract nr B65.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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