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Enregistrement W4309014060 · doi:10.1093/neuonc/noac209.507

IMMU-09. IMMUNOLOGICAL CHARACTERIZATION OF PEDIATRIC BRAIN TUMORS HAS CLINICAL IMPLICATIONS FOR PATIENT MANAGEMENT AND PROGNOSIS

2022· article· en· W4309014060 sur OpenAlexaff
Adrian Levine, Liana Nobre, Scott Milos, Anirban Das, Monique Johnson, Ben Laxer, Scott Ryall, Robert Siddaway, Uri Tabori, Cynthia Hawkins

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationImmunotherapyImmune systemGliomaMedicineBrain tumorTumor microenvironmentCancer researchBiomarkerImmunologyPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The tumor immune microenvironment (TIME) is a growing area of interest, however, the extent of immune activation in childhood CNS tumors is unknown. Although immunotherapy has not gained success in most CNS cancers, our group described gliomas with MMRD which exhibit hypermutation and favorable responses to immune checkpoint inhibition (ICI). Therefore, detailed characterization of the CNS TIME is key for the development of novel immunotherapeutic strategies and application of existing ones in childhood brain tumors. We developed a clinical NanoString immune-oncology panel that includes markers reflecting cell types, therapeutic targets, and cellular pathways, as well as the 18-gene tumor inflammation signature (TIS), a biomarker for ICI response. We tested over 500 brain tumors, including 266 low-grade gliomas (LGG), 170 high-grade gliomas (HGG), 91 MMRD tumors, 16 ependymomas, 46 medulloblastomas, and 36 non-tumor brain samples. Overall, ependymomas and medulloblastomas had low levels of inflammation, although SHH medulloblastomas had higher inflammation than other subtypes. IDH-mutant LGG were immunologically cold, while many gliomas with pediatric-LGG mutations had high levels of inflammation, including upregulation of immune checkpoints – indicating that ICI may be an effective strategy. Interestingly, in pediatric-LGG inflammation impacted outcome in tumors with the same genetic alterations. BRAF V600E-mutant LGG exhibiting high TIS had inferior prognosis (p = 0.02), while no such relationship was observed in BRAF-fused tumors. Diffuse midline gliomas had higher inflammation than hemispheric HGG, indicating that these tumors are not immunologically cold, as has been previously reported. In MMRD tumors treated with ICI, high TIS correlated with improved survival and was independent from hypermutation and mutational burden. Furthermore, MMRD gliomas had high expression of several other immune checkpoints including LAG3, suggesting its value as an additional therapeutic target. In summary, characterization of the TIME across pediatric brain tumors provides potential prognostic clues and suggest treatment strategies for further investigation.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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