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Enregistrement W4286293841 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.2545

Baseline peripheral T-cell composition in relation to radiographic phenotypes of immune-related pneumonitis.

2022· article· en· W4286293841 sur OpenAlexaff
Brian S. Henick, Shoiab Bukhari, Robert Winchester, Ziyan Lin, Alireza Khodadad-Jamayran, Aristotelis Tsirigos, Shalom Lerrer, Kieran Adam, Mary Salvatore, Galina Lagos, Aliyah Pabani, Rohan Maniar, Steven L. Reiner, Matthew C. Dallos, Matthen Mathew, Naiyer A. Rizvi, Adam Mor

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicinePneumonitisImmune systemCD8T cellCXCR3ImmunologyInternal medicineGastroenterologyChemokineLungChemokine receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2545 Background: Pneumonitis is one of the most morbid complications from immune checkpoint inhibitor (ICI) treatment, but pathogenic mechanisms are unclear and no biomarkers permit pre-treatment risk assessment. We sought to characterize peripheral T cell subsets of pneumonitis patients on the single cell level. Methods: Blood was collected before and during ICI treatment in 24 patients. Cells were processed for single cell RNA sequencing (scRNAseq) employing CITEseq methodology using multiplexed cell surface markers labelled with a cocktail of oligonucleotide-tagged Total-Seq anti-human antibodies against CD4, CD8, CD45RA and CD27 followed by Chromium 10X sequencing. Principal Component Analysis was performed with iCellR, K-nearest-neighbor-based Network graph drawing Layout, and PhenoGraph clustering to assign cell types. CT scans were performed per standard of care and were reviewed by an experienced thoracic radiologist. Results: Seven of 24 patients developed pneumonitis; 9 did not experience an immune-related adverse event, and the remainder experienced arthritis (4), thyroiditis (3), or neurotoxicity (1). Pneumonitis patients had expanded proportions of TH2 TCF7+ T cells at baseline as compared to the other patients. Radiographically, two patients’ pneumonitis manifested as Chronic Hypersensitivity Pneumonitis (CHP), and four had Organized Pneumonia (OP). At baseline, CHP patients had significantly lower levels of CD8+ TCM cells (CXCR3+), double-positive T cells, gamma-delta T cells, and higher levels of naïve-like CD4+ TN TCF7+LEF1+ and CD4+ TH1/2 CXCR3+GATA3+ cells compared to OP. Gene expression levels also distinguished between these radiographic phenotypes. Conclusions: The peripheral T cell composition of patients who developed pneumonitis was distinct from those who did not in our cohort and unique by radiographic manifestation, suggesting potential pathogenic mechanisms and a prelude to circulating predictive markers of ICI toxicity.

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 seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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