Mapping the single cell spatial immune landscapes of the melanoma microenvironment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Melanoma is a highly immunogenic malignancy with an elevated mutational burden, diffuse lymphocytic infiltration, and one of the highest response rates to immune checkpoint inhibitors (ICIs). However, over half of all late-stage patients treated with ICIs will either not respond or develop progressive disease. Spatial imaging technologies are being increasingly used to study the melanoma tumor microenvironment (TME). The goal of such studies is to understand the complex interplay between the stroma, melanoma cells, and immune cell-types as well as their association with treatment response. Investigators seeking a better understanding of the role of cell location within the TME and the importance of spatial expression of biomarkers are increasingly turning to highly multiplexed imaging approaches to more accurately measure immune infiltration as well as to quantify receptor-ligand interactions (such as PD-1 and PD-L1) and cell-cell contacts. CyTOF-IMC (Cytometry by Time of Flight - Imaging Mass Cytometry) has enabled high-dimensional profiling of melanomas, allowing researchers to identify complex cellular subpopulations and immune cell interactions with unprecedented resolution. Other spatial imaging technologies, such as multiplexed immunofluorescence and spatial transcriptomics, have revealed distinct patterns of immune cell infiltration, highlighting the importance of spatial relationships, and their impact in modulating immunotherapy responses. Overall, spatial imaging technologies are just beginning to transform our understanding of melanoma biology, providing new avenues for biomarker discovery and therapeutic development. These technologies hold great promise for advancing personalized medicine to improve patient outcomes in melanoma and other solid malignancies.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle