Abstract 2250: Immuno-oncology study to profile the tumor microenvironment in multiple human cancers using high-plex imaging mass cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Immune profiling of tumor tissues has become a key tool in understanding the complexity of the tumor microenvironment (TME), for predictive biomarker discovery, and in cancer treatment. The presence of tumor-infiltrating lymphocytes has been associated with benefit from therapy. Furthermore, the TME also contains immunosuppressive elements that can impede immune response. Imaging Mass Cytometry™ (IMC™) enables detailed assessment of cell phenotype and function using 40-plus markers simultaneously at subcellular resolution on a single slide without spectral overlap or background autofluorescence. High-plex IMC has enabled us to evaluate the TME in different cancer histologies including in highly autofluorescent tissue types like lung, hepatocellular carcinoma, and skin melanoma. The Maxpar® Human Immuno-Oncology IMC Panel Kit (201508) was customized using antibodies from the Standard BioTools™ catalog to create panels for tissue-based immuno-oncology research. Data acquisition was performed using a Hyperion™ Imaging System. To facilitate cell segmentation, an IMC Cell Segmentation Kit (TIS-00001) was applied to enhance cell membrane boundaries. We applied a pixel classification approach and CellProfiler™ for single-cell segmentation. We used histoCAT™ for single-cell analysis to visualize protein expression in various cancer types via PhenoGraph clustering and t-SNE maps. Our panels were applied to normal and cancer human tissue microarrays (TMAs) to phenotype and analyze cell populations in these tissues. We provide detailed analysis of the TME by classifying activation state of immune cell populations, epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) progression, and composition of the extracellular matrix. In-depth single-cell analysis quantitatively evaluated the cellular makeup and immune cell component in the TME of cancer tissues and identified major tumor, immune, and stromal cell phenotypes. This work demonstrates the capability of IMC for quantitative and spatial identification of multiple immune parameters in the TME on a single slide of cancer patient samples (e.g. tumor microarray). For Research Use Only. Not for use in diagnostic procedures. Citation Format: Thomas D. Pfister, Liang Lim, Shaida Ouladan, Nick Zabinyakov, Qanber Raza, Christina Loh. Immuno-oncology study to profile the tumor microenvironment in multiple human cancers using high-plex imaging mass cytometry [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 2250.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».