Autoantibody landscape of advanced prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although the importance of T-cell immune responses is well appreciated in cancer, autoantibody responses are less well-characterized. Nevertheless, autoantibody responses are of great interest, as they may be concordant with T-cell responses to cancer antigens or predictive of response to cancer immunotherapies. We performed serum epitope repertoire analysis (SERA) on a total of 1,229 serum samples obtained from a cohort of 72 men with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) and 1,157 healthy control patients to characterize the autoantibody landscape of mCRPC. Using whole-genome sequencing results from paired solid-tumor metastasis biopsies and germline specimens, we identified tumor-specific epitopes in 29 mutant and 11 non-mutant proteins. Autoantibody enrichments for the top candidate autoantigen (NY-ESO-1) were validated using ELISA performed on the prostate cancer cohort and an independent cohort of 106 patients with melanoma. Our study recovers antigens of known importance and identifies novel tumor-specific epitopes of translational interest in advanced prostate cancer. Statement of significance Autoantibodies have been shown to inform treatment response and candidate drug targets in various cancers. We present the first large-scale profiling of autoantibodies in advanced prostate cancer, utilizing a new next-generation sequencing-based approach to antibody profiling to reveal novel cancer-specific antigens and epitopes. Disclosure of Potential Conflicts of Interest JJA reports receiving consulting income from Janssen Biotech and Merck and honoraria from Astellas for speaker’s fees. MR reports receiving commercial research support from Novartis, Johnson & Johnson, Merck, Astellas, and Medivation, and is a consultant/advisory board member for Constellation Pharmaceuticals, Amgen, Ambrx, Johnson & Johnson, and Bayer. A.R. has received honoraria from consulting with Amgen, Bristol-Myers Squibb, Chugai, Dynavax, Genentech, Merck, Nektar, Novartis, Roche and Sanofi, is or has been a member of the scientific advisory board and holds stock in Advaxis, Arcus Biosciences, Bioncotech Therapeutics, Compugen, CytomX, Five Prime, RAPT, ImaginAb, Isoplexis, Kite-Gilead, Lutris Pharma, Merus, PACT Pharma, Rgenix and Tango Therapeutics. FYF serves on the advisory board for Dendreon, EMD Serono, Janssen Oncology, Ferring, Sanofi, Blue Earth Diagnostics, Celgene, consults for Bayer, Medivation/Astellas, Genetech, and Nutcracker Therapeutics, has honoraria from Clovis Oncology, and is a founder and has an ownership stake in PFS Genomics. SGZ and FYF have patent applications with Decipher Biosciences. SGZ and FYF have a patent application licensed to PFS Genomics. SGZ and FYF have patent applications with Celgene. WAH, RW, KK, PSD, and JCS have ownership of stocks or shares at Serimmune, paid employment at Serimmune, board membership at Serimmune, and patent applications on behalf of Serimmune.
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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 | 0,001 |
| 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 ».