BCG immunotherapy response associated immune transcriptomic and spatial immune profiles of non-muscle invasive bladder tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bladder cancer is a management-intensive disease that leads to ~200, 000 deaths worldwide every year. Upon initial diagnosis, approximately 75% of cases are categorized as non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC). Adjuvant Bacillus Calmette-Guérin (BCG) immunotherapy is the gold standard treatment for high risk NMIBC patients. Despite being used for over 40 years, many BCG patients exhibit tumor recurrence, a subset of which display progression to a muscle-invasive form of the disease that requires undesired bladder removal surgery. We recently demonstrated that the interferon response induced by BCG could be further complemented via synergistic activation of the Stimulator of Interferon Genes (STING) pathway. Towards clinical translation of this combinatorial immunomodulation and in order to determine immune biomarkers associated with response to BCG, we retrospectively investigated the immune transcriptomic profiles of tumors from BCG responders and non-responders. Interestingly, tumors from BCG non-responders showed a higher immune cell abundance and higher immune checkpoint gene expression. To further independently validate the transcriptomic findings at protein levels, we conducted spatial immune profiling of 12 immune cell markers (Ki-67+, CD8+ proliferating T cells, FoxP3+ T regulatory cells, CD79+ B cells, PD-1, PD-L1 and IDO1 immune checkpoints, CD68+ and CD163+ M1 and M2 macrophages) in a cohort of 571 NMIBC tumors. Preliminary findings showed that tumors from BCG non-responders are characterized by infiltration of immunosuppressive T regulatory cells. Findings from this study will have the potential to guide future immune biomarker guided immunomodulatory treatment combinations.
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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) | 0,001 | 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 ».