Dynamics of Melanoma-Associated Epitope-Specific CD8+ T Cells in the Blood Correlate With Clinical Outcome Under PD-1 Blockade
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint blockade (ICB) is standard-of-care for patients with metastatic melanoma. It may re-invigorate T cells recognizing tumors, and several tumor antigens have been identified as potential targets. However, little is known about the dynamics of tumor antigen-specific T cells in the circulation, which might provide valuable information on ICB responses in a minimally invasive manner. Here, we investigated individual signatures composed of up to 167 different melanoma-associated epitope (MAE)-specific CD8+ T cells in the blood of stage IV melanoma patients before and during anti-PD-1 treatment, using a peptide-loaded multimer-based high-throughput approach. Additionally, checkpoint receptor expression patterns on T cell subsets and frequencies of myeloid-derived suppressor cells and regulatory T cells were quantified by flow cytometry. Regression analysis using the MAE-specific CD8+ T cell populations was applied to identify those that correlated with overall survival (OS). The abundance of MAE-specific CD8+ T cell populations, as well as their dynamics under therapy, varied between patients. Those with a dominant increase of these T cell populations during PD-1 ICB had a longer OS and progression-free survival than those with decreasing or balanced signatures. Patients with a dominantly increased MAE-specific CD8+ T cell signature also exhibited an increase in TIM-3+ and LAG-3+ T cells. From these results, we created a model predicting improved/reduced OS by combining data on dynamics of the three most informative MAE-specific CD8+ T cell populations. Our results provide insights into the dynamics of circulating MAE-specific CD8+ T cell populations during ICB, and should contribute to a better understanding of biomarkers of response and anti-cancer mechanisms.
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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) | 0,000 | 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 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 ».