Evaluation of Cancer-testis Antigens in Osteosarcoma and Dedifferentiated Liposarcoma as Targets for Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract T cell based immunotherapies targeting tumor antigens are a promising alternative to traditional cancer treatments due to their ability to eliminate malignant cells, but require highly immunogenic tumor-associated proteins as targets for CD8+ T cell recognition. Additional parameters to consider in a T cell based immunotherapy include tumor T cell infiltration and expression of HLA-peptide complexes on the surface of cancer cells. The goal of this study is to identify targetable immunogenic tumor antigens and to characterize the immune profile of human dedifferentiated liposarcoma (DDLPS) and osteosarcoma (OS) sarcoma subtypes by screening for cancer-testis antigen (CTA) expression, HLA expression, and tumor T cell infiltration by immunohistochemistry (IHC). Human tissue micro-arrays composed of 80 cores of OS and 49 cores of DDLPS were obtained and stained by IHC for selected CTAs (MAGE-A3, NY-ESO-1 and SSX2) and various immune markers. In DDLPS, 11% of samples express MAGE-A3 and 2% express SSX2 and NY-ESO-1 in low percentages of tumor cells. In OS, 100% of samples express MAGE-A3 and 89% express SSX2, both with >80% of positive cases showing moderate to high expression. NY-ESO-1 is expressed in 78% of OS samples, predominantly at low levels. Brisk infiltration of CD8+ T cells is observed in over 70% of both sarcoma types. Furthermore, all sarcoma samples tested are positive for HLA expression. These results show promising expression of CTAs MAGE-A3 and SSX2 in OS, which may be used as targets for immunotherapy for OS. The data generated throughout this study will provide insight into the immune profile of these sarcomas - information that is critical for immunotherapy design.
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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 ».