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Enregistrement W3083740962 · doi:10.1158/1538-7445.am2020-1583

Abstract 1583: The tumor immune microenvironment in early breast cancer progression

2020· article· en· W3083740962 sur OpenAlexaff
Alyssa Victoria Francis, Luke McCaffrey

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor microenvironmentDuctal carcinomaMass cytometryImmune systemBreast cancerCancer researchCancerTumor progressionPathologyMedicineBiologyImmunologyInternal medicinePhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ductal carcinoma in situ (DCIS), comprising 20% of all breast cancer diagnoses, is a neoplastic proliferation of epithelial cells confined to the luminal compartment of mammary ducts, which precedes invasive ductal carcinoma (IDC) formation. Although not all DCIS progresses to IDC, there remains no reliable method to determine which DCIS lesions are most likely to become invasive. Recent studies on paired HER2+ and triple negative DCIS and IDC, indicate biological modulation of the microenvironment as a possible mechanism of progression. In particular, the immune microenvironment plays a crucial role in modulating cancer cell behavior and invasion potential. The role of the immune microenvironment in luminal (ER/PR+, HER2+/-) DCIS progression to IDC has not been well studied, however it is an area of keen interest given that this subtype accounts for 50-65% of all diagnosed breast cancers. To address this gap in knowledge, we employed imaging mass cytometry (IMC) to evaluate the tumor immune microenvironment of co-existing luminal DCIS and IDC in patient tumor samples. IMC allows for the comprehensive analysis of up to 35 different metal-tagged antibodies simultaneously, by coupling laser ablation of the tissue with mass cytometry, while maintaining spatial integrity. Using a panel of epithelial, immune and signaling markers, we characterized the tumor microenvironment of DCIS and IDC tumor components across multiple patient samples, investigating the differences between IDC, DCIS adjacent to IDC, and distant DCIS that is further away from the IDC component, while also controlling for inter-individual heterogeneity. A segmentation mask for each image was generated using a combination of Ilastik, CellProfiler, and ImageJ open source platforms. Single-cell information was extracted and utilized to categorize cells by phenotypes and reconstruct spatial organization maps. Immune phenotype composition, cell-cell interactions, and tumor infiltrating lymphocytes (TILs) were evaluated, and nearest neighbor analysis was performed. In addition to a significant increase in TILs within IDC tumors, we observe a switch towards an immunosuppressed microenvironment between DCIS (both adjacent and distant) and IDC. This is evidenced by an increase in T regulatory cell (Treg) infiltration and Treg-CD8 T cell interactions, as well as a decrease in the proportion of CD8 T cells observed in IDC tumors. Furthermore, there is an increase in T cell infiltration in adjacent DCIS, when compared to both IDC and distant DCIS. This may indicate a more activated immune microenvironment phenotype in these tumors. Results from this novel study will give insight into how the overall immune landscape is reprogrammed during DCIS progression, and may contribute to efforts to better predict early-stage breast cancer progression. Citation Format: Alyssa Victoria Francis, Luke McCaffrey. The tumor immune microenvironment in early breast cancer progression [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 1583.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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