Tumor-Immune Partitioning and Clustering (TIPC) algorithm reveals distinct signatures of tumor-immune cell interactions within the tumor microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Growing evidence supports the importance of understanding tumor-immune spatial relationship in the tumor microenvironment in order to achieve precision cancer therapy. However, existing methods, based on oversimplistic cell-to-cell proximity, are largely confounded by immune cell density and are ineffective in capturing tumor-immune spatial patterns. Here we developed a novel computational algorithm, termed Tumor-Immune Partitioning and Clustering (TIPC), to offer an effective solution for spatially informed tumor subtyping. Our method could measure the extent of immune cell partitioning between tumor epithelial and stromal areas as well as the degree of immune cell clustering. Using a U.S. nation-wide colorectal cancer database, we showed that TIPC could determine tumor subtypes with unique tumor-immune spatial patterns that were significantly associated with patient survival and key tumor molecular features. We also demonstrated that TIPC was robust to parameter settings and readily applicable to different immune cell types. The capability of TIPC in delineating clinically relevant patient subtypes that encapsulate tumor-immune spatial relationship, immune density, and tumor morphology is expected to shed light on underlying immune mechanisms. Hence, TIPC can be a useful bioinformatics tool for effective characterization of the spatial composition of the tumor-immune microenvironment to inform precision immunotherapy.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».