MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4206530303 · doi:10.1017/cjn.2022.5

Expression and Prognostic Value of CD80 and CD86 in the Tumor Microenvironment of Newly Diagnosed Glioblastoma

2022· article· en· W4206530303 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammed Ahmed, Isaias Hernández-Verdín, Franck Bielle, Maïté Verreault, Julie Lerond, Agustí Alentorn, Marc Sanson, Ahmed Idbaïh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésCD86CD80Tumor microenvironmentOncologyImmunotherapyCancer researchMedicineBiomarkerProportional hazards modelMessenger RNAUnivariate analysisImmune systemInternal medicineBiologyMultivariate analysisImmunologyGeneCytotoxic T cellT cellIn vitroGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Background: Strategies to modulate the tumor microenvironment (TME) have opened new therapeutic avenues with dramatic yet heterogeneous intertumoral efficacy in multiple cancers, including glioblastomas (GBMs). Therefore, investigating molecular actors of TME may help understand the interactions between tumor cells and TME. Immune checkpoint proteins such as a Cluster of Differentiation 80 (CD80) and CD86 are expressed on the surface of tumor cells and infiltrative tumor lymphocytes. However, their expression and prognostic value in GBM microenvironment are still unclear. Methods: In this study, we investigated, in a retrospective local discovery cohort and a validation TCGA dataset, expression of CD80 and CD86 at mRNA level and their prognostic significance in response to standard of care. Furthermore, CD80 and CD86 at the protein level were investigated in the discovery cohort. Results: Both CD80 and CD86 are expressed heterogeneously in the TME at mRNA and protein levels. In a univariate analysis, the mRNA expression of CD80 and CD86 was not significantly correlated with OS in both local OncoNeuroTek dataset and TCGA datasets. CD80 and CD86 mRNA high expression was significantly associated with shorter progression free survival (PFS) ( p < 0.05). These findings were validated using the TCGA cohort; higher CD80 and CD86 expressions were correlated with shorter PFS ( p < 0.05). In multivariate analysis, CD86 mRNA expression was an independent prognostic factor for PFS in the TCGA dataset only ( p < 0.05). Conclusion: CD86 could be used as a potential biomarker for the prognosis of GBM patients treated with immunotherapy; however, additional studies are needed to validate these findings.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques→Même sujetGlioma Diagnosis and Treatment→Travaux en français237 207→