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Enregistrement W4379284260 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.581

Characteristics associated with spatially resolved immune landscapes in triple-negative breast cancer in the FinXX trial and Mayo Clinic cohort.

2023· article· en· W4379284260 sur OpenAlexaff
Saranya Chumsri, Jodi M. Carter, Yaohua Ma, Douglas Hinerfeld, Heather Ann Brauer, Sarah Warren, Heikki Joensuu, Edith A. Perez, Roberto A. Leon‐Ferre, David M. Zahrieh, David W. Hillman, Judy C. Boughey, James N. Ingle, Krishna R. Kalari, Fergus J. Couch, Matthew P. Goetz, Keith L. Knutson, E. Aubrey Thompson

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesBreast Cancer Research Foundation
Mots-clésTriple-negative breast cancerMedicineImmune systemBreast cancerTumor-infiltrating lymphocytesCD8CohortOncologyStromal cellInternal medicineCancer researchImmunologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

581 Background: Several studies have established the crucial role of preexisting immune response measured by tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) in triple-negative breast cancer (TNBC). Emerging studies showed that not only the number of TILs but also the location of TILs is as critical. There are 3 distinct immune landscapes described based on the locations of TILs, namely immune enriched (IN), immune excluded (IE), and immune desert (ID), which are associated with outcomes in TNBC treated with immune-checkpoint inhibitors. Here we evaluated characteristics associated with each immune landscape. Methods: NanoString IO360, Digital Spatial Profiling (DSP), and CosMx, a spatial multi-omics single-cell imaging platform, were used. DSP was used to quantify 39 immune-related proteins in stromal and tumor-enriched segments from 44 TNBC samples from the FinXX trial (NCT00114816) and 276 samples from the Mayo Clinic (MC) TNBC cohort (Leon-Ferre BCRT 2018). CosMx was performed in 75 samples from the MC TNBC cohort. First, tumors with TIL quantified by H&E ≤ 30% were classified as ID. The rest of the tumors were categorized according to the intratumoral CD8 protein expression by DSP, with IE having intratumoral CD8 in the lower median and IN having intratumoral CD8 in the upper median. Differential expression listed as log fold change (FC) was estimated from the linear mixed model with significance defined as two-sided p < 0.05. Results: Using DSP in the FinXX trial, intratumoral and stromal higher HLA-DR (FC 1.68, p = 0.001), B2M (FC 0.8, p = 0.005), CD4 (FC 0.74, p = 0.01), and CD40 (FC 1.56, p = 0.001) were associated with IN compared to ID. When comparing IE and IN, higher intratumoral CD11c (FC 0.97, p = 0.01) and stromal CD4 (FC 0.89, p = 0.047), CD20 (FC 0.85, p = 0.016), CD40 (FC 0.95, p = 0.045), and CD27 (FC 0.84, p = 0.024) were associated with IN. Similar findings were observed in the MC cohort. Moreover, intratumoral NY-ESO-1 expression (FC 0.55, p = 0.03) was associated with IN. Using GSEA with IO360 in the FinXX trial, PI3K-Akt signaling was associated with ID compared to IN (p = 0.01). We further evaluated the differential gene expression in a spatially resolved manner using CosMx with single-cell sequencing in the MC cohort. Expressions of MHC class I and class II in tumor cells, including HLA-A, HLA-B, HLA-C, HLA-DRA, HLA-DRB1, HLA-DPA1, and HLA-E, were associated with IN compared to ID and IE. Conclusions: Using an in-depth analysis with spatially defined context, we identified characteristics associated with distinct immune landscapes in TNBC. Our study highlights the potential future implications of intratumoral MHC expression, CD40, and PI3K-AKT as biomarkers and therapeutic targets. Clinical trial information: NCT00114816 .

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,353 · 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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