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Enregistrement W4362541216 · doi:10.1158/1538-7445.am2023-2993

Abstract 2993: Unmutated tumor antigens are abundant and contribute to tumor control in melanoma

2023· article· en· W4362541216 sur OpenAlexaff
Anca Apavaloaei, Qingchuan Zhao, Leslie Hesnard, Krystel Vincent, Marie‐Pierre Hardy, Chantal Durette, Joël Lanoix, Jean‐Philippe Laverdure, Jean‐David Larouche, Maria Virginia Ruiz Cuevas, Grégory Ehx, Sébastien Lemieux, Pierre Thibault, Claude Perreault

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelanomaAntigenCancer researchImmune checkpointBiologyImmunotherapyMajor histocompatibility complexTumor antigenImmune systemImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recognition of MHC-I-associated tumor antigens (TAs) by CD8+ T cells is central to antitumor immunity. Owing to the elevated tumor mutational burden (TMB) in melanoma, the marked efficacy of immune checkpoint blockade (ICB) has been attributed to the recognition of mutated TAs. However, recent reports showed that response to ICB in melanomas with low TMB is associated with CD8+ T-cell reactivity against melanocyte lineage-associated antigens (LSAs). Here, we systematically evaluated the contribution of all TA classes, i.e., mutated and unmutated, canonical and non-canonical, to the antigenic landscape of melanoma. We characterized the TAs from melanoma biopsies and patient-derived cell lines using proteogenomics. Out of 79450 MHC-I-associated peptides (MAPs) identified from 19 samples, we found 557 unmutated TAs classified as tumor-specific (TSA), tumor-associated (TAA), or LSAs. These TAs most often derived from annotated open-reading frames, followed by ncRNAs and intergenic regions. By contrast, only 6 MAPs were mutated and tumor-specific, which could be partially explained by a decreased expression of mutations within MAP-generating genomic regions. While the number of unmutated TAs with predicted presentation (TApres) in melanoma patients was similar between responders and non-responders pre-ICB, non-responders showed marks of inefficient antigen presentation. In consequence, only responders lost TApres upon treatment, in tandem with an expansion in tumor-infiltrating lymphocytes. These results reveal a previously underappreciated contribution of unmutated TAs to tumor control in melanoma and suggest that enhancing their recognition could improve the ICB efficacy in non-responders. Citation Format: Anca Apavaloaei, Qingchuan Zhao, Leslie Hesnard, Krystel Vincent, Marie-Pierre Hardy, Chantal Durette, Joël Lanoix, Jean-Philippe Laverdure, Jean-David Larouche, Maria Virginia Ruiz Cuevas, Grégory Ehx, Sébastien Lemieux, Pierre Thibault, Claude Perreault. Unmutated tumor antigens are abundant and contribute to tumor control in melanoma [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 2993.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
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