Polyclonal lymphoid expansion drives paraneoplastic autoimmunity in neuroblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Neuroblastoma is a lethal childhood solid tumor of developing peripheral nerves. Two percent of children with neuroblastoma develop opsoclonus myoclonus ataxia syndrome (OMAS), a paraneoplastic disease characterized by cerebellar and brainstem-directed autoimmunity but typically with outstanding cancer-related outcomes. We compared tumor transcriptomes and tumor-infiltrating T and B cell repertoires from 38 OMAS subjects with neuroblastoma to 26 non-OMAS-associated neuroblastomas. We found greater B and T cell infiltration in OMAS-associated tumors compared to controls and showed that both were polyclonal expansions. Tertiary lymphoid structures (TLSs) were enriched in OMAS-associated tumors. We identified significant enrichment of the major histocompatibility complex (MHC) class II allele HLA-DOB ∗ 01:01 in OMAS patients. OMAS severity scores were associated with the expression of several candidate autoimmune genes. We propose a model in which polyclonal auto-reactive B lymphocytes act as antigen-presenting cells and drive TLS formation, thereby supporting both sustained polyclonal T cell-mediated anti-tumor immunity and paraneoplastic OMAS neuropathology.
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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 | 0,000 | 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 ».