B cell profiles, antibody repertoire and reactivity reveal dysregulated responses with autoimmune features in melanoma
Notice bibliographique
Résumé
B cells are known to contribute to the anti-tumor immune response, especially in immunogenic tumors such as melanoma, yet humoral immunity has not been characterized in these cancers to detail. Here we show comprehensive phenotyping in samples of circulating and tumor-resident B cells as well as serum antibodies in melanoma patients. Memory B cells are enriched in tumors compared to blood in paired samples and feature distinct antibody repertoires, linked to specific isotypes. Tumor-associated B cells undergo clonal expansion, class switch recombination, somatic hypermutation and receptor revision. Compared with blood, tumor-associated B cells produce antibodies with proportionally higher levels of unproductive sequences and distinct complementarity determining region 3 properties. The observed features are signs of affinity maturation and polyreactivity and suggest an active and aberrant autoimmune-like reaction in the tumor microenvironment. Consistent with this, tumor-derived antibodies are polyreactive and characterized by autoantigen recognition. Serum antibodies show reactivity to antigens attributed to autoimmune diseases and cancer, and their levels are higher in patients with active disease compared to post-resection state. Our findings thus reveal B cell lineage dysregulation with distinct antibody repertoire and specificity, alongside clonally-expanded tumor-infiltrating B cells with autoimmune-like features, shaping the humoral immune response in melanoma.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».