Distinguishing melanophages from tumor in melanoma patients treated with talimogene laherparepvec
Notice bibliographique
Résumé
Response to talimogene laherparepvec (T-Vec) is difficult to assess as pigmented macrophages that have ingested melanoma cells ('melanophages') persist after injection, mimicking melanoma. We used quantitative immunofluorescence (qIF) to (1) distinguish melanophages from melanoma in biopsies from two patients treated with T-Vec and (2) evaluate the tumor microenvironment pretreatment and posttreatment. Tissues were stained with 4',6-diamidino-2-phenylindole, cluster of differentiation (CD) 3, CD8, CD68, human leukocyte antigen-DR isotype (HLA-DR), and SRY-Box Transcription Factor 10 (SOX10), and multispectral images were analyzed. Post-T-Vec samples showed melanophages with cytoplasmic costaining of CD68, SOX10, and HLA-DR, without nuclear SOX10 expression. qIF revealed a dense immune infiltrate of CD3, CD8, and CD68 cells in post-T-Vec samples. Melanophages from tumors post-T-Vec stain the nuclear melanoma marker SOX10 in their cytoplasms as compared to melanoma cells that stain nuclear SOX10. This novel finding highlights the phagocytosis of melanoma cell components by macrophages after treatment with T-Vec. qIF may assist pathologists in determining whether lesions treated with immunotherapy contain residual viable melanoma.
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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 | 0,000 | 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 ».