Quantitation of the PD-1/PD-L1 axis in non-small cell lung cancer by immuno-multiple reaction monitoring.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».