Multimodal immunogenomic biomarker analysis of tumors from pediatric patients enrolled to a phase 1-2 study of single-agent atezolizumab
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We report herein an exploratory biomarker analysis of refractory tumors collected from pediatric patients before atezolizumab therapy (iMATRIX-atezolizumab, NCT02541604 ). Elevated levels of CD8+ T cells and PD-L1 were associated with progression-free survival and a diverse baseline infiltrating T-cell receptor repertoire was prognostic. Differential gene expression analysis revealed elevated expression of CALCA (preprocalcitonin) and CCDC183 (highly expressed in testes) in patients who experienced clinical activity, suggesting that tumor neoantigens from these genes may contribute to immune response. In patients who experienced partial response or stable disease, elevated Igα2 expression correlated with T- and B-cell infiltration, suggesting that tertiary lymphoid structures existed in these patients’ tumors. Consensus gene co-expression network analysis identified core cellular pathways that may play a role in antitumor immunity. Our study uncovers features associated with response to immune-checkpoint inhibition in pediatric patients with cancer and provides biological and translational insights to guide prospective biomarker profiling in future clinical trials.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».