126 Mapping neuro-oncological cellular landscape of human and mouse brain tumors using imaging mass cytometry
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> Brain cancer research presents challenges that require comprehensive assessment of the structural and cellular organization of the tumor microenvironment (TME). Imaging Mass Cytometry™ (IMC™) offers unprecedented insight into the TME by uncovering the spatial distribution of 40-plus distinct molecular markers without data artifacts caused by autofluorescence. We developed high-plex proteomic analysis tools to thoroughly characterize the TME of both human and mouse brain tissues using IMC. Here we present a deep phenotypic spatial analysis of various mouse and human brain tumors and identify cellular composition and activation of immuno-oncological processes within the TME. <h3>Methods</h3> The Maxpar® Neuro Phenotyping IMC Panel Kit (PN 201337) is designed for imaging application on formalin-fixed, paraffin-embedded tissues. This neural research-specific panel consists of human and mouse cross-reactive clones and is compatible with Maxpar Human and Maxpar OnDemand™ Mouse Immuno-Oncology IMC Panel Kits. It enables flexible panel design for brain-specific research goals, such as brain tumor classification, and assessment of inflammation and degeneration of specific brain resident and infiltrating cells. We assembled and applied a 39-plex antibody panel on human tissue microarrays containing a variety of brain tumors including glioblastoma, astrocytoma, gliosarcoma, and transitional meningioma. In addition, we assembled and applied a 36-plex antibody panel on mouse glioblastoma and neuroblastoma tissues. The Hyperion™ Imaging System was utilized to digitize images from the tissues followed by quantitative single-cell analysis to assess the cellular composition of cancerous brain TME. <h3>Results</h3> We identified major cell populations that make up human and mouse brain matter, such as neurons, astrocytes, microglia, and oligodendrocytes. We detected presence of extensive astrogliosis and microgliosis with a pattern of infiltration of lymphoid and myeloid immune cells such as T cells, B cells, and macrophages. We also detected antigen-presenting cells as well as tumor cells exhibiting expression of key cell differentiation markers. Additionally, we assessed vascular coverage and extracellular matrix composition within the TME. Subsequent single-cell analysis provided a comprehensive and quantitative assessment of the brain TME in our human and mouse samples. Our phenotypic analysis resolved the brain TME to the single-cell level and provided insights into the spatial complexity of neuronal neoplasms. <h3>Conclusions</h3> Empowered by high-plex neuro-oncology panels, IMC can accelerate translational brain tumor research and provide multiparametric insights into the spatial complexity of neuronal neoplasms. <h3>Ethics Approval</h3> The samples obtained for this study were sourced from an accredited commercial provider.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».