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Enregistrement W3183091224 · doi:10.1158/1538-7445.am2021-2701

Abstract 2701: Molecular profiling to assess the immune response to neoadjuvant SABR in early breast cancer

2021· article· en· W3183091224 sur OpenAlexaff
Melanie Spears, Vida Talebian, Linda M. Liao, Megan Hopkins, Kalan Lynn, Michael Lock, Anat Kornecki, John M.S. Bartlett, Muriel Brackstone

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor microenvironmentImmune systemBreast cancerCancer researchMedicineAbscopal effectImmune checkpointGene expression profilingRadiation therapyOncologyImmunologyImmunotherapyCancerBiologyInternal medicineGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Radiation therapy is used successfully in the treatment of breast cancer. Stereotactic radiation therapy (SBRT) is well established in the treatment of lung cancer, brain metastases and various other metastatic sites. Localized radiotherapy can promote dendritic cells maturations and activation and enhances phagocytosis of cells by antigen-presenting cells (APCs) increased presentation of tumor-associated antigenic peptides, and T cells being primed from naïve towards memory phenotypes In this study we evaluated the ability to implement a three fraction SBRT regimen for low-risk primary carcinoma of the breast prior to lumpectomy and profiled the immune microenvironment using NanoString's GeoMx Digital Spatial Profiling (DSP) platform and we performed NanoString gene expression profiling using the Human v.1.1 PanCancer immune profiling panel. NanoString's DSP platform was used to analyze 25 patient samples from the SIGNAL 2.0 clinical trial. For analysis, region of interest were selected comparing the tumor microenvironment (TME, CD45+ve) and tumor (pan cytokeratin) in pre and post treated FFPE slides. A panel of 60-antibodies were analyzed in each region. For gene expression profiling total RNA was extracted from the frozen tissue and the human V.1.1 PanCancer Immune Profiling Panel was used. We observed notable differences in the immune microenvironment gene expression patterns in samples pre- and post-treatment. We identified a total of 175 differentially expressed genes (DEGs) using a 5% adjusted p-value across the entire patient population regardless of which radiation arm. Pathway analysis identified genes associated with activation of immune response, signaling by interleukins and adaptive immune response were significantly changed in the post treatment samples. Deconvolution of the immune cell mRNA gene expression data demonstrated that there were significant changes in the cellular composition after radiotherapy. There were significant increase in expression levels of macrophages, dendritic cells, neutrophils and CD8 T cells post radiation treatment. In conclusion we have demonstrated through proteomic and transcriptomic profiling, SBRT elicits an immune response with increases in the innate response. Citation Format: Melanie Spears, Vida Talebian, Linda Liao, Megan Hopkins, Kalan Lynn, Michael Lock, Anat Kornecki, John M. Bartlett, Muriel Brackstone. Molecular profiling to assess the immune response to neoadjuvant SABR in early breast cancer [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 2701.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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