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Enregistrement W4379283594 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e14656

Quantitation of the PD-1/PD-L1 axis in non-small cell lung cancer by immuno-multiple reaction monitoring.

2023· article· en· W4379283594 sur OpenAlexaff
Vincent Lacasse, René P. Zahedi, Vincent R. Richard, Hangjun Wang, Georgia Mitsa, Olivier Poetz, Margaret Redpath, Andreas I. Papadakis, Mounib Elchebly, Victor Cohen, Jason Agulnik, Gerald Batist, Christoph H. Borchers, Alan Spatz

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensJewish General HospitalResearch ManitobaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPD-L1MedicineGlycosylationLung cancerImmunohistochemistryTumor microenvironmentAntibodyCancer researchCancerInternal medicineOncologyImmunotherapyImmunologyChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e14656 Background: Immuno-oncology revolutionized lung cancer treatment, but predictive biomarkers of response to checkpoint inhibitors (CPI) are still lacking. Only 50% of PD-L1 positive tumors by immunohistochemistry (IHC) respond to anti-PD-L1 treatment. Analytical variability and post-translational modifications (PTM) of the PD-1 signaling associated proteins (e.g.: glycosylation), can explain some of this discrepancy. Plus, the tumor immune microenvironment (TME) is complex and PD-L1 IHC alone is a flawed surrogate its status. Mass spectrometry based technologies have the potential to overcome these challenges by integrating sensitivity, specificity and absolute quantitation of proteins and PTMs in a standardized fashion. Here, we demonstrate the advantages of using anti-peptide antibodies to purify surrogate peptides followed by liquid-chromatography (LC) and multiple reaction monitoring (MRM), herby termed as iMRM, to gain new insight into the TME. Methods: To determine the concentration of PD-L1, PD-1, PD-L2, NT5E, LCK and ZAP70, we used unique and well detectable proteolytic peptides as surrogates. Our previously described protocol (ASCO 2022, #377181) allows robust quantitation of 13 peptides and monitors the glycosylation status of PD-L1, PD-L2, and PD-1. NSCLC samples were either fresh frozen (n = 42) or FFPE (n = 77) and sometimes both (n = 17). PD-L1 quantitation by iMRM was compared to PD-L1 IHC 22C3. Results: This multiplexed iMRM assay successfully quantified the PD-1/PD-L1 axis proteins in 96% of NSCLC patients (61/63). PD-L1 glycosylation levels ranged from 82 to 100% (n = 69, median = 100%, SD = 3.7%). Only PD-1 was significantly different between the fresh frozen (mean = 11±6 amol/µg total protein) and FFPE group (mean = 5±2 amol/µg total protein, ρ = 0.0001), all other peptides showed comparable levels. In our 17 matched FF/FFPE samples, PD-L1 moderately correlated (R = 0.45, ρ = 0.045) and the other peptides did not correlate (R < 0.03). Intra/intertumoral heterogeneity, differences in cellularity and tumor origin likely contributed to this discrepancy. IMRM results correlated moderately (R = 0.56, ρ < 0.01) with PD-L1 IHC. Most of these patients were not CPI-treated, but survival data was available. A trend was noted between the concentration of certain targets and patient survival. Linear regression was used to establish a cut-off for each peptide from which an immunoscore was calculated. The immunoscore could predict long-term survival (accuracy 75.4%) irrespective of tumor staging, grade or subtype and survival was significantly associated with the immunoscore (log-rank ρ = 0.005). Conclusions: Our iMRM workflow provides a new understanding of the TME in NSCLC through the PD-1/PD-L1 axis with an easy-to-read immunoscore. A set of 60 tumors from CPI-treated patients is currently being processed to validate the clinical utility of the assay in relation with CPI-response.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,394 · 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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