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Enregistrement W4281287807 · doi:10.1158/2767-9764.crc-22-0017

The Tumor Immune Profile of Murine Ovarian Cancer Models: An Essential Tool for Ovarian Cancer Immunotherapy Research

2022· article· en· W4281287807 sur OpenAlexafffund
Galaxia M. Rodriguez, Kristianne J.C. Galpin, David P. Cook, Edward Yakubovich, Vincent Maranda, Elizabeth A. Macdonald, Juliette Wilson‐Sanchez, Anjali L. Thomas, Joanna E. Burdette, Barbara C. Vanderhyden

Notice bibliographique

RevueCancer Research Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthFonds de recherche du QuébecGovernment of Canada
Mots-clésKRASOvarian cancerPTENImmunotherapyImmune systemCancer researchCancerBiologyTumor microenvironmentMedicineImmunologyColorectal cancerInternal medicinePI3K/AKT/mTOR pathwayApoptosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epithelial ovarian cancer (EOC) is the most lethal gynecologic cancer with an imperative need for new treatments. Immunotherapy has had marked success in some cancer types; however, clinical trials studying the efficacy of immune checkpoint inhibitors for the treatment of EOC benefited less than 15% of patients. Given that EOC develops from multiple tissues in the reproductive system and metastasizes widely throughout the peritoneal cavity, responses to immunotherapy are likely hindered by heterogeneous tumor microenvironments (TME) containing a variety of immune profiles. To fully characterize and compare syngeneic model systems that may reflect this diversity, we determined the immunogenicity of six ovarian tumor models in vivo, the T and myeloid profile of orthotopic tumors and the immune composition and cytokine profile of ascites, by single-cell RNA sequencing, flow cytometry, and IHC. The selected models reflect the different cellular origins of EOC (ovarian and fallopian tube epithelium) and harbor mutations relevant to human disease, including Tp53 mutation, PTEN suppression, and constitutive KRAS activation. ID8-p53−/− and ID8-C3 tumors were most highly infiltrated by T cells, whereas STOSE and MOE-PTEN/KRAS tumors were primarily infiltrated by tumor-associated macrophages and were unique in MHC class I and II expression. MOE-PTEN/KRAS tumors were capable of forming T-cell clusters. This panel of well-defined murine EOC models reflects some of the heterogeneity found in human disease and can serve as a valuable resource for studies that aim to test immunotherapies, explore the mechanisms of immune response to therapy, and guide selection of treatments for patient populations. Significance: This study highlights the main differences in the immunogenicity and immune composition found in six different models of orthotopic ovarian cancer as an essential tool for future preclinical investigations of cancer 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0070,003
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,306 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations36
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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