Abstract PR12: High-dimensional spatial analysis of the tumor-microenvironment to determine metastatic disease progression and response and resistance to therapy in head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cutaneous and Oral Squamous Cell Carcinoma (SCC) is the second most common skin and most common mucosal cancers, respectively. A subset of head and neck SCC are at high-risk of local recurrence or developing metastases. The prognosis of patients with metastatic and recurrent HNSCC is poor, with a median survival rate of less than 12-months in many instances. The immune system plays a critical role in the control of many malignancies including SCC. Recent clinical trials with immune checkpoint inhibitors (ICI) demonstrate response in 47% of patients with advanced cutaneous SCC (cSCC) but only 19% in patients with advanced oral SCC (oSCC). In this study we used high-dimensional imaging mass cytometry to examine up to 40 parameters to compare the tumor microenvironment of cSCC and oSCC. In cSCC we discovered that patient tumors contained immune signatures and individual cell interactions that link progression to immune status in patients absent of clinical immune suppression (ACIS). There were significant differences in the CD4+, CD8+ T cell and leukocyte immune composition of primary tumors that never progressed compared to primary tumors from DP patients ACIS. We also found significant spatial differences in primary tumors from these patients including cell-interactions and specific regions present in the TME landscape. Cellular regional analysis of the TME showed squamous cell-enriched tumor regions associated with DP tumors. In oSCC, patients who did not respond to ICI showed significantly higher infiltrates of proliferating CD4+ Regulatory T cells (Tregs). NK cells and Central Memory Cytotoxic T cells were found to be significantly higher in patients who responded to therapy. Furthermore, we identified key spatial interactions including a subset of Tregs significantly interacting with specific PMN-myeloid derived suppressor cells (MDSC) in patients who failed to respond to PD-1 ICI. Interestingly, these Tregs and PMN-MDSCs were found to significantly avoid each other in the TME of patients who responded to PD-1 ICI. Mapping the immune landscape of human tumors could provide insight into the role of immune cells in disease progression and response and resistance to therapy. The findings of this research offers a clear pathway to determine clinical outcomes based on a patients TME signature. Citation Format: Angela L. Ferguson, Thomas Beddow, Ashleigh Sharman, Ruth O. Allen, Thomas Ye, Jenny Lee, Tsu-Hui (Hubert) Low, Sydney Ch'ng, Carsten Palme, Bruce Ashford, Marie Ranson, Michael Elliot, Jonathan R. Clark, Ellis Patrick, Umaimainthan Palendira, Ruta Gupta. High-dimensional spatial analysis of the tumor-microenvironment to determine metastatic disease progression and response and resistance to therapy in head and neck cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR-AHNS Head and Neck Cancer Conference: Innovating through Basic, Clinical, and Translational Research; 2023 Jul 7-8; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2023;29(18_Suppl):Abstract nr PR12.
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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) | 0,002 | 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.
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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 ».