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Enregistrement W4385837082 · doi:10.1158/1538-7445.kidney23-a012

Abstract A012: Investigating the heterogeneity and clinical significance of tumor-associated macrophages in renal cell carcinoma milieu

2023· article· en· W4385837082 sur OpenAlexaff
Evelyn M. Zavacky, Minjun Kim, Ariel Madrigal, Zohreh Mehrjoo, Jonathon Spicer, Simon Tanguay, Fadi Brimo, Hamed S. Najafabadi, Yasser Riazalhosseini

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor microenvironmentStromal cellCancer researchBiologyRenal cell carcinomaClear cell renal cell carcinomaPopulationCancerChemokineDownregulation and upregulationTumor progressionParacrine signallingImmunologyMedicineOncologyInflammationGeneReceptorTumor cellsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Tumor-associated macrophages (TAMs) exert a range of immunomodulatory functions in the tumor microenvironment (TME) and have been considered key regulators of tumor development. The interactions of TAMs with cancer and stromal cells in the TME have been shown to promote and sustain tumor progression; however, TAMs are largely phenotypically and functionally heterogeneous. Studies at a single-cell level are therefore necessary to understand biological and clinical relevance of heterogeneity of TAMs. Objective: To investigate the heterogeneity of TAM populations in renal cell carcinoma (RCC), the most common form of Kidney cancer, and to determine their connections to patient outcome. Methods and Results: We leverage single-cell RNA sequencing analysis of six primary RCC tumors and three Lung metastatic clear cell RCC (ccRCC) tumors, from which we identified eight TAM and two monocyte clusters shared across all nine patient tissue samples. Differential gene expression and pathway analyses revealed distinct subsets of upregulated genes and cellular pathways activated in each subpopulation. Survival analysis using gene signatures characteristic of each TAM population in datasets of ccRCC tumors (n=533) from TCGA revealed two subpopulations associated with poor patient outcome in ccRCC. Of these, one subpopulation, which we labelled as TAM-8, was characterized by upregulation of pro-inflammatory cytokines, chemokines, and growth factors such as CCL20, CXCL8, and IL1A/B. To our knowledge, this TAM population has not been described in RCC previously. We performed additional in silico functional analyses to further characterize the function of TAM-8 subpopulation, which indicated an active role in promoting immune cell infiltration and angiogenesis via various pro-inflammatory signaling pathways. Conclusion: This study provides new insight into the heterogeneity of TAM populations in RCC and defines CCL20/CXCL8/IL1High TAM-8 population as a potential driver of poor outcome and a candidate therapeutic target. Citation Format: Evelyn M. Zavacky, Minjun Kim, Ariel Madrigal, Zohreh Mehrjoo, Jonathon Spicer, Simon Tanguay, Fadi Brimo, Hamed Najafabadi, Yasser Riazalhosseini. Investigating the heterogeneity and clinical significance of tumor-associated macrophages in renal cell carcinoma milieu [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Advances in Kidney Cancer Research; 2023 Jun 24-27; Austin, Texas. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(16 Suppl):Abstract nr A012.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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