Abstract PO-031: Integrated bioinformatics and functional spatial analysis platform for the discovery of predictive biomarkers in oral cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Oral cavity squamous cell carcinoma (OCSCC) has an unpredictable response to immunotherapy, and standard biomarkers evaluating the tumor immune microenvironment (TIME) lack widespread translational applicability. Defining the TIME is critical to understanding mechanisms and allows the development of reproducible and accurate prognostic and predictive biomarkers based on immune profiles; however, to date, this remains elusive for clinical use. To further study and deconstruct the TIME within OCSCC, we integrated our previously developed computational spatial analysis (CSA) with in-silico deconvolution analyses to comprehensively study the TIME in OCSCC. Methods: We leveraged access to two independent OCSCC cohorts (UM and TCGA) with paired bulk RNASeq, WES, and CSA-immune score data. TMB, neoantigen load, and deconvolution analysis (CIBERSORTx) were performed to generate in silico immune profiles. A previously described CSA evaluates the density and distribution of tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) relative to cancer cells to generate immune scores (GCross function [GFx]). GFx scores were then correlated with WES and RNASeq-derived cell-type deconvolution results, immune cell activation expression signatures, and gene expression-based radiosensitivity index scores. Pearson's correlation coefficient and associated p-value were calculated for each comparison. Cox proportional hazards multivariate regression was performed using the entire cohort for survival and recurrence analysis. Results: Here, we better characterize the immunologic tumor environment by objectively measuring the TIL density in spatial relationships with cancer cells. We found that immunoreactive tumors with high GFx scores are highly prognostic for overall survival, with the lowest tiers associated with poor survival. Combining the spatial relationship with immunogenomics (WES and RNASeq immune profiles) increased the prognostic capability of the integrated bioinformatics analysis model. In addition, we further revealed that lymphocyte-infiltrated regions, specifically CD8+ T-cells, are associated with TMB, neoantigen load, and improved overall survival. Conclusion: This study provides an integrated dataset from which to generate future insights and possible immunomodulatory therapies to counteract the poor immunogenicity of OCSCC. We show that integrating computational spatial analysis and in-silico deconvolution analysis is generalizable to multiple patient populations with different demographic compositions and pathology images collected from distinctive digitization methods. Our machine-learning approaches provide clinically actionable predictions that confirm the relevance of these biomarkers with immune cell infiltration and suggest the role of digital pathology profiling in predicting response to immunotherapy which could inform treatments for oral squamous carcinoma patients. Citation Format: Michael M. Allevato, Lisa Chionis, Joshua Smith, Santhoshi Krishnan, Leanne Henry, Tingting Qin, Janice Farlow, Laura Rozek, Jonathan Mchugh, Arvind Rao, Maureen Sartor, Steven B. Chinn. Integrated bioinformatics and functional spatial analysis platform for the discovery of predictive biomarkers in oral 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 PO-031.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».