Abstract 2726: Characterization of immune microenvironment and heterogeneity in breast cancer subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite ongoing advancements in the clinical management of breast cancer (BC), the variability in the response to treatment requires continued understanding of the molecular biology of this disease. Receptor status for estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), and human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) along with pathological features dictate the course of therapy. Tumor cells in BC are phenotypically diverse between and within patients due to underlying differences in their cellular biology. This heterogeneity in the expression of key molecular targets renders some tumor cells resistant to therapy. While the etiology of intra-tumor heterogeneity is under investigation, it is equally important to characterize the heterogeneous nature of the tumor microenvironment as both of these compartments are engaged in the molecular crosstalk; with the latter known to contribute to tumor progression. Traditionally considered to be immunologically cold, recent advances have demonstrated that some BC subtypes elicit immunological response. However, further research is warranted to broadly illustrate the immune cell contexture in BC in a spatial context. In this study, the immune microenvironment was characterized through proteomic analysis using NanoString's GeoMX Digital Spatial Profiling (DSP) platform, in a cohort of early BC patients. This cohort consists of Luminal A, Luminal B, Basal, and HER2 BC subtypes. Correlation of proteomic and genomic data will reveal the role of genomic alterations in differential immune response. Protein markers were analyzed in both the tumor microenvironment (TME) and tumor compartments with beta-2-microglobulin, CD40, and CD11 significantly expressed in the TME compartment while PanCK, ERalpha, and HER2 were enriched in the tumor. Interestingly, CD127 was also expressed in the tumor compartment, indicating infiltration by memory T cells. Through this study we spatially characterize the immune microenvironment in BC subtypes, providing further evidence against the “immunologically cold” view of this disease. In addition, we demonstrate the potential clinical use of this novel platform in diagnosing and better stratifying BC patients based on spatial heterogeneity in tumor and TME. Citation Format: Drashti Jain, Linda Liao, Megan Hopkins, Mary Anne Quintayo, Vida Talebian, Jane Bayani, Alison Cheung, Martin Yaffe, John Bartlett, Melanie Spears. Characterization of immune microenvironment and heterogeneity in breast cancer subtypes [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 2726.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».