CD16a <sup>high</sup> NK cell infiltration and spatial relationships with T cells and macrophages can predict improved progression-free survival in high grade ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background High grade serous cancer (HGSC) remains a highly fatal malignancy with less than 50% of patients surviving 5 years after diagnosis. Despite its high mutational burden, HGSC is relatively refractory to checkpoint immunotherapy, suggesting that additional features of the cancer and its interactions with the immune system remain to be understood. Natural killer (NK) cells may contribute to HGSC control, but the role(s) of this population or its subsets in this disease are poorly understood. Methods We used a TMA containing duplicate treatment-naïve tumors from 1145 patients with HGSC and a custom staining panel to simultaneously measure macrophages, T cells and NK cells, separating NK cells based on CD16a expression. Using pathologist-validated digital pathology, machine learning, computational analysis and Pearson’s correlations, we quantitated infiltrating immune cell density, co-infiltration and co-localization with spatial resolution to tumor region. We compared the prognostic value of innate, general, and adaptive immune cell “neighborhoods” to define characteristics of HGSC tumors predictive for progression-free survival and used flow cytometry to define additional features of the CD16a dim NK cell subset. Results NK cells were observed in >95% of tumor cores. Intrastromal localization of CD16a low and CD16a high NK cells was associated with shorter and longer progression-free survival, respectively. CD16a high NK cells most frequently co-localized with T cells and macrophages; their proximity was termed an “adaptive” neighborhood. We find that tumors with more area represented by adaptive immune cell neighborhoods corresponded to superior progression free survival. In contrast, CD16a low NK cells did not co-infiltrate with other immune cell types, and expressed the ectonucleotidases, CD39 and CD73, which have been previously associated with poor prognosis in patients with HGSC. Conclusions Progression-free survival for patients with HGSC may be predicted by the subset of NK cells within the tumor infiltrate (i.e. CD16a high vs. CD16a low ). NK cell subtypes were associated predictable co-infiltrating and co-localizing leukocyte subsets, suggesting that their presence and activity may influence, or be influenced by the tumor microenvironment. Our data suggest that immunotherapeutic strategies for HGSC should consider the constitution of NK cell subsets and may benefit from mobilizing and activating CD16 high NK cells.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».