Abstract B11: Prognostic biomarkers in stage II-III melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Biomarkers that predict clinical response in stage II-III melanoma are critical to helping clinicians weigh the potential benefits of immunotherapy against its potential toxicities, as well as allowing for clinical trial population enrichment strategies. We previously defined and validated a 53-immune-gene panel, Melanoma Immune Profile (MIP), predictive of disease-specific survival (DSS). Combination of genomic and tissue-based immune biomarkers may help in the identification of more precise and predictive biomarkers. Methods: We performed quantitative multiplexed immunofluorescence (qmIF) on 64 primary stage II-III melanomas and 14 metastatic melanomas diagnosed at Columbia University Irving Medical Center (CUIMC) between 2000-2014 and 2014-2017, respectively. Formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) slides were stained and analyzed for DAPI (nuclei), CD3 (T cells), CD8 (cytotoxic T cells, or CTLs), CD68 (macrophages), SOX10 (tumor), HLA-DR (antigen presentation and activation), and Ki67 (proliferation) according to published methods. Spatial relationships were quantified via the inhomogeneous pair correlation function (PCF). NanoString analysis of MIP was performed on extracted RNA from 78 stage II-III melanomas diagnosed between 2000-2014 with known DSS. Results: We find that high CTL and low macrophage density in the stroma correlates with DSS (p<0.001). The CTL/macrophage ratio in patients with primary stage II-III melanoma who subsequently died from melanoma is different from that in patients who did not die from melanoma (p<0.05). Interestingly, the CTL/macrophage ratio in patients with recurrence is similar to that of patients with metastatic tumors. Total immune cells and CD8+ T cells are diminished in metastatic samples compared to primary samples (p<0.01). Using PCF, we find that greater clustering among CTLs (<10-micron radius) is associated with nonrecurrence (p=0.042). HLA-DR+ macrophages and tumor cells are more dispersed than CTLs (>10-micron radius), and these cells are more repulsive of one another in recurrent patients (p=0.008). Further, we validate MIP’s prediction of nonprogression on CUIMC samples (AUC=0.695) and find that MIP correlates with DSS (AUC=0.719, p=0.003). In close evaluation of MIP, we find greater than 1-fold increase in expression of 9 immune genes (p<0.05 with Benjamini-Hochberg correction), including CD2 and CD27. Combination of low CD2 or CD27 expression with low CTL/macrophage ratio in the stroma predicts poor DSS by ROC curve (AUC=0.741, p<0.05 and AUC=0.756, p<0.05, respectively) and KM curve (p<0.01and p<0.001, respectively). Conclusion: QmIF of stage II-III melanomas shows that the stromal CTL/macrophage ratio is associated with DSS. Further, MIP identifies patients with a low risk of death from melanoma. Combination of the stromal CTL/macrophage ratio with the top genes of MIP also predicts DSS. Combining qmIF and mRNA analyses can therefore stratify stage II-III melanoma patients to receive immunotherapy. Note: This abstract was not presented at the conference. Citation Format: Emanuelle M. Rizk, Robyn D. Gartrell, Andrew Chen, Rui Chang, Douglas K. Marks, Camden L. Esancy, Bret Taback, Basil A. Horst, Charles G. Drake, Raul Rabadan, Yvonne M. Saenger. Prognostic biomarkers in stage II-III melanoma [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Melanoma: From Biology to Target; 2019 Jan 15-18; Houston, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(19 Suppl):Abstract nr B11.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».