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Enregistrement W3200301921 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-21-1157

Multiomic Analysis Reveals Comprehensive Tumor Heterogeneity and Distinct Immune Subtypes in Multifocal Intrahepatic Cholangiocarcinoma

2021· article· en· W3200301921 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholangiocarcinoma and Gallbladder Cancer Studies
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesNational Science Fund for Distinguished Young ScholarsNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEpigenomeImmune systemIntrahepatic CholangiocarcinomaGenetic heterogeneityCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Targeted therapy and immunotherapy are transforming the treatment approach for intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC). However, little is known about the intertumor heterogeneity (ITH) of multifocal ICC and its impacts on patient response to these treatments. We aimed to characterize the immunogenomic and epigenomic heterogeneity of multifocal ICC to guide treatment decision making. EXPERIMENTAL DESIGN: We obtained 66 tumor samples from 16 patients with multifocal ICC and characterized the tumor and immune heterogeneity using whole-exome sequencing, bulk and single-cell RNA sequencing, methylation microarray, and multiplex immunostaining. Patients were divided into high- or low-ITH groups according to the median ITH index. Two independent cohorts were used to validate findings. Responses to anti-PD-1 therapy were assessed. RESULTS: Multifocal ICC presented considerable intertumor genomic, transcriptional, and epigenomic heterogeneity within a patient in high ITH group. The immune profile among multiple tumors within a patient was relatively less heterogeneous in high- or low-ITH group, and consistent responses of multiple tumors to anti-PD-1 immunotherapy were observed. Unsupervised clustering of immune markers identified one low and one high immune subtype, with higher immune cell infiltration, closer tumor-immune cell interactions, and upregulated IFN-signature expression in high-immune subtype. Determining expression levels of CD8B and ICOS facilitated this immune classification and prediction of patient prognosis. Finally, promoter DNA methylation contributed to different immune profiles of two subtypes by regulating immune-gene expression. CONCLUSIONS: There is comprehensive heterogeneity in the genome, transcriptome, and epigenome of multifocal ICC. On the basis of the less heterogeneous immune profile of ICC, we suggest an immune classification that stratifies patients' prognosis and may support personalized immunotherapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,852

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, 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

Citations56
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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