MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4362594548 · doi:10.1158/1538-7445.am2023-3019

Abstract 3019: Density of T cell subsets in colorectal cancer in relation to disease-specific survival

2023· article· en· W4362594548 sur OpenAlexaff
Amanda I. Phipps, Jonathan A. Nowak, Yasutoshi Takashima, Daniel D. Buchanan, Andressa Dias Costa, Steven Gallinger, Jeroen R. Huyghe, Li Hsu, Conghui Qu, Claire E. Thomas, Sushma Thomas, Tomotaka Ugai, Ulrike Peters, Shuji Ogino

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerHazard ratioKRASCD8Stromal cellMicrosatellite instabilityProportional hazards modelOncologyT cellInternal medicineMedicineCancerCytotoxic T cellCancer researchConfidence intervalBiologyImmunologyImmune systemGeneticsAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background. Prior studies have demonstrated that the overall density of T cells in colorectal tumors is favorably associated with colorectal cancer (CRC) survival; however, few studies have considered the potentially distinct roles of heterogeneous T cell subsets in different tissue regions in relation to CRC outcomes. Methods. We used data and colorectal tumor specimens from a subset of participants in three studies (total N=878). We profiled the in situ T cell landscape of CRC using digital imaging, machine learning, and a customized 9-plex multiplexed immunofluoresence panel with antibodies directed against CD3, CD4, CD8, CD45RA, CD45RO, FOXP3, and MKI67. This allowed us to determine the density of T cell subsets defined according to marker co-localization and according to tissue region (i.e., epithelial, stromal). We used Cox proportional hazards models to estimate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) for the associations of T cell subset densities in CRC with disease-specific survival, adjusting for age, sex, tumor site, microsatellite instability status, CpG island methylator phenotype status, status of somatic mutations in BRAF and KRAS, stage, and study. Results. Overall, the densities of CD3+CD4+ helper T cells and CD3+CD8+ cytotoxic T cells in CRC were favorably associated with CRC-specific survival. However, in analyses stratified by tissue region, the association of CD3+CD4+ helper T cell density with survival was limited to density in stromal regions (HR for highest vs. lowest density quartile=0.40, 95% CI: 0.26-0.63, ptrend<0.001), whereas the association with CD3+CD8+ cytotoxic T cells was limited to density in epithelial regions (HR=0.48, 95% CI: 0.31-0.76, ptrend=0.001). These significant associations persisted after mutually adjusting region-specific CD3+CD4+ and CD3+CD8+ T cell densities for each other. Associations of memory T cell subsets (i.e., CD3+CD4+CD45RO+ and CD3+CD8+ CD45RO+ T cells) with survival were more modest than associations with overall CD3+CD4+ and CD3+CD8+ T cell densities, and were similar in magnitude across stromal and epithelial tissue regions. Conclusions. The density of T cells in CRC tissue is significantly associated with CRC survival, independent of stage at diagnosis and other evaluated tumor markers; however, the T cell subsets that are associated with CRC outcomes differ according to tissue region. These findings highlight the differing roles of distinct T cell subsets in CRC with regard to cancer outcomes, and support the need for additional work identifying factors that contribute to T cell response profiles in CRC. Citation Format: Amanda I. Phipps, Jonathan Nowak, Yasutoshi Takashima, Daniel Buchanan, Andressa Dias Costa, Steven Gallinger, Jeroen Huyghe, Li Hsu, Conghui Qu, Claire Thomas, Sushma Thomas, Tomotaka Ugai, Ulrike Peters, Shuji Ogino. Density of T cell subsets in colorectal cancer in relation to disease-specific survival [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 3019.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetCancer Immunotherapy and Biomarkers→Travaux en français237 207→