Delineating spatial cell-cell interactions in the solid tumour microenvironment through the lens of highly multiplexed imaging
Notice bibliographique
Résumé
The growth and metastasis of solid tumours is known to be facilitated by the tumour microenvironment (TME), which is composed of a highly diverse collection of cell types that interact and communicate with one another extensively. Many of these interactions involve the immune cell population within the TME, referred to as the tumour immune microenvironment (TIME). These non-cell autonomous interactions exert substantial influence over cell behaviour and contribute to the reprogramming of immune and stromal cells into numerous pro-tumourigenic phenotypes. The study of some of these interactions, such as the PD-1/PD-L1 axis that induces CD8 + T cell exhaustion, has led to the development of breakthrough therapeutic advances. Yet many common analyses of the TME either do not retain the spatial data necessary to assess cell-cell interactions, or interrogate few (<10) markers, limiting the capacity for cell phenotyping. Recently developed digital pathology technologies, together with sophisticated bioimage analysis programs, now enable the high-resolution, highly-multiplexed analysis of diverse immune and stromal cell markers within the TME of clinical specimens. In this article, we review the tumour-promoting non-cell autonomous interactions in the TME and their impact on tumour behaviour. We additionally survey commonly used image analysis programs and highly-multiplexed spatial imaging technologies, and we discuss their relative advantages and limitations. The spatial organization of the TME varies enormously between patients, and so leveraging these technologies in future studies to further characterize how non-cell autonomous interactions impact tumour behaviour may inform the personalization of cancer treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».