Abstract A025: Profiling tumor infiltrating immune cells for better understanding tumor status and better response to therapeutic strategy in soft tissue sarcomas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The tumor microenvironment is closely associated with tumor development and progression, which is made up of tumor cells, blood vessels, immune cells, fibroblast, and so on. Especially, immune cells within tumor microenvironments have been attracted in clinicians and researchers for unexpected therapeutic responses. Even in sarcoma, which is rare, and heterogenous leading to few options for cure, immune therapy has been tried and shown to be promising. However, the information of immune cells within soft tissue sarcomas were limited, which mostly have been obtained and characterized by omics-based analyses or tissue staining such as immunohistochemistry. Here, we established platform to profile tumor infiltrating immune cells by flow cytometry. About thirty sarcoma tissues were obtained, in which tumor infiltrating immune cells were profiled. The profiled data were confirmed by immunohistochemistry for correlation. It was shown that infiltrated leukocytes and CD3+ T cells were remarkably increased, whereas NKT and CD4+ T cells were decreased in tumor tissues compared to adjacent normal tissues. M1 macrophage was also increased in tumor tissues. High CD3+ T cell population was positively correlated with CD8+ T cells and PD1+ CD8+ T cell population. Especially, PD1+CD8+ T cells are usually expressed exhaustion-related conditions and low levels of cytotoxic immune cells. This study provides resources to understand immune cell population of soft tissue sarcoma, and will gain a fundamental matrix to study immunotherapy. These studies might show the possibility to find potential prognostic and immunotherapeutic targets. Citation Format: Eun-Young Lee, Hyun Guy Kang, June Hyuk Kim, Jong Woong Park, Seog Yun Park, Tak Yun, Hye Jin You. Profiling tumor infiltrating immune cells for better understanding tumor status and better response to therapeutic strategy in soft tissue sarcomas [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Sarcomas; 2022 May 9-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2022;28(18_Suppl):Abstract nr A025.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».