Abstract A77: Targeting lymphocyte exclusion in metastatic osteosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Osteosarcoma (OS) is the most common bone tumor in pediatric and adolescent/young adult patients. Over the past three decades, significant improvements in the survival rates or therapeutic approaches for these patients have not been made, especially in the context of metastatic disease. While immune checkpoint blockade has revolutionized the therapeutic landscape in various adult malignancies, its impact in OS has been largely underwhelming. Currently, it is unknown whether the lack of therapeutic benefit of immune checkpoint inhibition observed in patients with OS is truly due to treatment inefficacy rather than a limited understanding of the tumor microenvironment that supports this aggressive disease. To address this knowledge gap, we have performed targeted gene expression profiling of metastatic and nonmetastatic osteosarcoma specimens. Our data demonstrate that T cells are largely excluded from the metastatic specimens and that this exclusion significantly correlates with markers of vascular instability. In a pathologic setting, such as that of cancer, VEGF and ANG2 signaling promote vascular instability, which limits leukocyte extravasation and subsequent tumor infiltration. Our data suggest that vascular destabilization mediated by VEGF/ANG2 signaling impedes T-cell infiltration specifically in metastatic OS and identify these molecules as potential targets for therapeutic intervention. Citation Format: Laurie Sorenson, Troy A. McEachron. Targeting lymphocyte exclusion in metastatic osteosarcoma [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on the Advances in Pediatric Cancer Research; 2019 Sep 17-20; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(14 Suppl):Abstract nr A77.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».