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Enregistrement W4388089028 · doi:10.1136/jitc-2023-sitc2023.0119

119 Uncovering spatial biology of mouse tumor immune microenvironment using imaging mass cytometry

2023· article· en· W4388089028 sur OpenAlexaff
Qanber Raza, Liang Lim, Thomas D. Pfister

Notice bibliographique

RevueRegular and Young Investigator Award Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensFluidigm (Canada)Canadian Standards Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass cytometryTumor microenvironmentImmune systemCancer researchContext (archaeology)PathologyMedicineBiologyImmunologyPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> 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. <h3>Methods</h3> 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. <h3>Results</h3> 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. <h3>Conclusions</h3> 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. <h3>Ethics Approval</h3> The samples obtained for this study were sourced from an accredited commercial provider.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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