STAT1 associated immune checkpoint expression and immune cell localization represent adaptive immune resistance in high-grade serous ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High-grade serous carcinoma (HGSC) is a deadly malignancy leading to ~70% of the 140,000 ovarian cancer deaths each year. Resistance to platinum chemotherapy followed by recurrence and an incurable disease occurs in most HGSC patients. Contemporary immune checkpoint blockade therapies have shown minimal efficacy in this cancer. Our previous investigations established that tumour interferon (IFN) activation status and CD8+ T cell density are predictors of chemotherapy response in HGSC. Furthermore, we also showed that the IFN induced chemokine CXCL10 is a key determinant of increased survival via immune cell recruitment in the tumour immune microenvironment (TIME). Given that signal transducer and activator of transcription 1 (STAT1) is central to the feed forward loops of cellular IFN responses, we investigated STAT1 associated transcriptomic alterations and spatial profiles of immune cells in 204 pre-treatment HGSC tumours. RNA-sequencing based whole transcriptomic profiling revealed that higher STAT1 expression significantly correlated with higher immunomodulatory gene expression, including immune checkpoints and activators, in both chemotherapy sensitive and resistant tumours. Findings were independently validated in a cohort of 379 HGSC tumour RNA-Seq profiles from The Cancer Genome Atlas Network ovarian cancer dataset. Multiplex immunofluorescence based spatial profiling of CD8+ T cells, FoxP3+ T regulatory T cells, CD68+M1, and CD163+ M2 macrophages and expression of PD-L1, PD-1, IDO1 immune checkpoints was performed. Findings from our study provide evidence for IFN mediated adaptive immune resistance in the HGSC TIME and will potentially inform the design of rational chemo-immunotherapy approaches.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».