TBIO-02. IMMUNE PROFILING OF RARE EMBRYONAL BRAIN TUMORS REVEAL EVIDENCE OF DYSREGULATED INTERFERON SIGNALLING AS A POTENTIAL DETERMINANT OF IMMUNOLOGICAL HETEROGENEITY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Embryonal brain tumors (EBTs) remain the most common malignant pediatric brain tumors. Despite recent advances and improved understanding of the molecular biology of EBTs, clinical outcomes remain poor for rare EBTs. Previous large-scale genomic studies of rare EBTs have shed light on distinct genomic, transcriptomic and epigenomic profiles. Interestingly, these studies have revealed prominent tumor heterogeneity that provides opportunity to develop novel treatment strategies to improve patient outcomes. To examine the tumor microenvironment and identify tumor- specific biological dependencies, we performed deconvolution analysis of bulk gene expression (171 RNA-seq, 236 microarrays) and 586 methylation arrays, which revealed significant intra and inter-tumoral heterogeneity and implicated interferon (IFN)-mediated signalling as a determinant of a distinct immunological profile in rare EBTs. To further elucidate the importance of IFN signalling, we performed scRNA-seq on 20 primary samples, which provided evidence of a spectrum of IFN-immunological responses that vary from immunosuppressive to immunologically exhaustive that occur in a host dependent manner. To further validate our findings, we utilised a genetically engineered murine model of Atypical Teratoid Rhabdoid Tumor and primary xenografts in humanised mice to corroborate our in-silico profiles in vivo. Through amalgamation of our in-silico data with our in vivo data, we have identified evidence that dysregulated IFN responses represent a core element of the immunological heterogeneity present within subsets of rare EBTs. An improved understanding of the immune milieu in rare EBTs will provide avenues to develop specific onco-immune targets to address this clinical need.
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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) | 0,001 | 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 ».