Landscape of immune cell gene expression is unique in predominantly WHO grade 1 skull base meningiomas when compared to convexity
Notice bibliographique
Résumé
Modulation of tumor microenvironment is an emerging frontier for new therapeutics. However in meningiomas, the most frequent adult brain tumor, the correlation of microenvironment with tumor phenotype is scarcely studied. We applied a variety of systems biology approaches to bulk tumor transcriptomics to explore the immune environments of both skull base and convexity (hemispheric) meningiomas. We hypothesized that the more benign biology of skull base meningiomas parallels the relative composition and activity of immune cells that oppose tumor growth and/or survival. We firstly applied gene co-expression networks to tumor bulk transcriptomics from 107 meningiomas (derived from 3 independent studies) and found immune processes to be the sole biological mechanism correlated with anatomical location while correcting for tumour grade. We then derived tumor immune cell fractions from bulk transcriptomics data and examined the immune cell-cytokine interactions using a network-based approach. We demonstrate that oncolytic Gamma-Delta T cells dominate skull base meningiomas while mast cells and neutrophils, known to play a role in oncogenesis, show greater activity in convexity tumors. Our results are the first to suggest the importance of tumor microenvironment in meningioma biology in the context of anatomic location and immune landscape. These findings may help better inform surgical decision making and yield location-specific therapies through modulation of immune microenvironment.
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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 ».