Cellular-level phenotyping of tumor-immune microenvironment (TiME) in patients in vivo reveals distinct inflammation and endothelial anergy signatures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Immunotherapies have shown unprecedented clinical benefits in several malignancies 1–3 . However, clinical responses remain variable and unpredictable, indicating the need to develop predictive platforms that can improve patient stratification 4 . Phenotyping of tumors into hot, altered, or cold 5 based on assessment of only T-cell infiltration in static tumor biopsies provides suboptimal prediction of immunotherapy response 6,7 . In vivo dynamic mechanisms within the tumor microenvironment such as tumor angiogenesis and leukocyte trafficking 5,8,9 also play a central role in modulating anti-tumor immunity and therefore immunotherapy response. Here, we report novel tumor immune microenvironment (TiME) phenotyping in vivo in patients with non-invasive spatially-resolved cellular-level imaging based on endogenous contrast. Investigating skin cancers as a model, with reflectance confocal microscopy (RCM) imaging 10 , we determined four major phenotypes with variable prevalence of vasculature (Vasc) and inflammation (Inf) features: Vasc hi Inf hi , Vasc hi Inf lo , Vasc lo Inf hi and Vasc med/hi Inf lo . The Vasc hi Inf hi phenotype correlates with high immune activation, exhaustion, and vascular signatures while Vasc hi Inf lo with endothelial anergy and immune exclusion. Automated quantification of TiME features demonstrates moderate-high accuracy and correlation with corresponding gene expression. Prospectively analyzed response to topical immunotherapy show highest response in Vasc lo Inf hi , and reveals the added value of vascular features in predicting treatment response. Our novel in vivo cellular-level imaging and phenotyping approach can potentially advance our fundamental understanding of TiME, develop robust predictors for immunotherapy outcomes and identify novel targetable pathways in future.
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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 | 0,000 |
| 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 ».