Transcriptomic Correlates of Immunologic Activation in Head and Neck and Cervical Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Targeting the immune system has emerged as an effective therapeutic strategy for the treatment of various tumor types, including Head and Neck Squamous Cell Carcinoma (HNSCC) and Non-small-Cell Lung Cancer (NSCLC), and checkpoint inhibitors have shown to improve patient survival in these tumor types. Unfortunately, not all cancers respond to these agents, making it necessary to identify responsive tumors. Several biomarkers of response have been described and clinically tested. As of yet what seems to be clear is that a pre-activation state of the immune system is necessary for these agents to be efficient. In this study, using established transcriptomic signatures, we identified a group of gene combination associated with favorable outcome in HNSCC linked to a higher presence of immune effector cells. CD2 , CD3D , CD3E , and CXCR6 combined gene expression is associated with improved outcome of HNSCC patients and an increase of infiltrating immune effector cells. This new signature also identifies a subset of cervical squamous cell carcinoma (CSCC) patients with favorable prognosis, who show an increased presence of immune effector cells in the tumor, which outcome shows similarities with the HP-positive HNSCC cohort of patients. In addition, CD2 , CD3D , CD3E , and CXCR6 signature is able to predict the best favorable prognosis in terms of overall survival of CSSC patients. Of note, these findings were not reproduced in other squamous cell carcinomas like esophageal SCC or lung SCC. Prospective confirmatory studies should be employed to validate these findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».