119 Uncovering spatial biology of mouse tumor immune microenvironment using imaging mass cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Background Advances in therapies targeting immuno-oncological processes that dictate tumor growth, metastasis, and immune response require comprehensive preclinical research. Mouse models have proven to be a preferred tool for determining important factors that influence tumor development. Conducting multiparametric analysis on mouse tumor tissue has the potential to significantly expand capabilities of tumor-targeting therapies. Imaging Mass Cytometry™ (IMC™) is a proven high-plex imaging technology that enables deep characterization of the complexity of tumor tissue to capture spatial context while eliminating artifacts caused by spectral overlap and background autofluorescence. The Hyperion™ Imaging System utilizes IMC technology to simultaneously assess 40-plus individual structural and functional markers in tissues. Here, we showcase the Maxpar® OnDemand Mouse Immuno-Oncology IMC Panel Kit (PN 9100005) for application on mouse tumor tissues.Methods We compiled a 33-plex Mouse Immuno-Oncology IMC Panel Kit to evaluate immuno-oncological-related processes and applied it to a tissue microarray containing a large variety of mouse tumors including non-small-cell lung cancer, B cell lymphoma, colon adenocarcinoma, and renal carcinoma. We digitized high-plex data from mouse tissues using the Hyperion Imaging System and generated images demonstrating the detailed layout of the tumor immune microenvironment (TIME). We conducted single-cell analysis to identify specific and relevant populations of tumor and immune cells. We further applied neighborhood analysis to determine spatial relationships between selected cellular clusters distributed across the TIME.Results The Maxpar OnDemand™ Mouse Immuno-Oncology IMC Panel Kit successfully detected immune cell infiltration and activation, signaling pathway activation, biomarkers of epithelial-to-mesenchymal transition (EMT), metabolic activity, growth, and the tumor tissue architecture. Single-cell analysis of non-small-cell lung carcinoma, B cell lymphoma, colon adenocarcinoma, and renal carcinoma separated distinct cellular clusters representing tumor, immune, stromal, and vascular cells. Neighborhood analysis pinpointed spatial relationships between specific cellular clusters within the TIME.Conclusions Our quantitative analysis of tumor composition revealed critical insights regarding prognostic parameters such as metastatic and growth potential of tumor cells and activity of immune cell infiltrates. Overall, this work demonstrates the tumor spatial profiling capabilities of IMC technology and provides evidence of its successful application in mouse tumor models.Ethics Approval The samples obtained for this study were sourced from an accredited commercial provider.
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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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».