Abstract 676: Neuro-oncology imaging mass cytometry panels enable spatial investigation of brain tumor microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Brain neoplasms represent a complex form of cancer that is one of the most challenging to classify and treat. Over 120 different tumor subtypes originate from various parts of the central nervous system, which makes identifying the composition of the tumor microenvironment (TME) vital for early assessment of progression, treatment, and prevention. We developed high-plex proteomic analysis tools to thoroughly characterize the TME of both human and mouse brain tissues using Imaging Mass Cytometry™ (IMC™). IMC offers unprecedented insight into the TME by uncovering the spatial distribution of 40-plus distinct molecular markers without autofluorescence, facilitating the research of brain neoplasms. Here, we demonstrate the application of high-plex human and mouse neuro-oncology IMC panels on normal and tumor formalin-fixed paraffin-embedded brain tissues. A basic neurophenotyping panel was developed and used to customize the Maxpar® Human and Maxpar OnDemand™ Mouse Immuno-Oncology IMC Panel Kits. Human and mouse neuro-oncology panels provide deep phenotyping and characterization of brain TME composition. These neuro panels consist of cross-reactive clones and enable flexible panel design for brain-specific research goals, such as brain tumor classification, and assessment of neuronal inflammation, degeneration, and development. We applied the neuro-oncology panels on tissue microarrays (TMAs) containing a variety of human brain tumors and mouse glioblastoma and neuroblastoma tissues. Normal brain tissues were used for comparative analysis as controls. The Hyperion™ Imaging System was utilized to digitize images from the tissues followed by quantitative analysis to assess the cellular composition of normal and cancerous brain TME. We successfully identified major cell populations that make up human and mouse brain matter, such as neurons, astrocytes, microglia, and oligodendrocytes. Various tumor cell phenotypes, resident and infiltrating cells, and resting and activated microglia were detected in multiple tumor subtypes. Subsequent single-cell analysis provided a comprehensive and quantitative assessment of the brain TME in our samples. We classified the distinct states of neurons and quantified myeloid and lymphoid immune cell infiltration across normal, astrocytoma, and glioblastoma tissues. Empowered by high-plex neuro-oncology panels, IMC can accelerate brain tumor research and provide insights into the spatial complexity of neuronal neoplasms. Citation Format: Nick Zabinyakov, Qanber Raza, Christina Loh. Neuro-oncology imaging mass cytometry panels enable spatial investigation of brain tumor microenvironment [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 676.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».