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Enregistrement W4390915696 · doi:10.1158/1538-7445.panca2023-a041

Abstract A041: Characterizing antigen presentation associated immune escape mechanisms in pancreatic adenocarcinoma using an integrative computational approach

2024· article· en· W4390915696 sur OpenAlexaff
Michael J. Geuenich, Barbara Gruenwald, Amy X. Zhang, Oumaima Hamza, Gun Ho Jang, Grainne M. O’Kane, Faiyaz Notta, Steven Gallinger, Kieran R. Campbell

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer CentreLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoss of heterozygosityHuman leukocyte antigenBiologyPancreatic cancerAdenocarcinomaTranscriptomeImmunotherapyCancer researchAntigenCancerImmune systemImmunologyGeneAlleleGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a highly lethal neoplasm of the pancreas characterized by a low survival rate and limited treatment options. Despite the success of immunotherapy in various cancer types, its efficacy in PDAC remains low. The underlying reasons for this discrepancy are not fully understood, despite PDAC exhibiting a moderate mutation burden. One possible determinant could be the loss of heterozygosity (LOH) at the human leukocyte antigen (HLA) loci, resulting in compromised antigen presentation. In this work, we aim to identify and validate HLA LOH events in two independent cohorts to gain insights into both their prevalence and clinical and phenotypic impact on PDAC. Methods: We applied LOHHLA, a specialized pipeline to identify HLA LOH events from paired whole genome sequencing to two independent cohorts comprising over 650 patients. We contextualized these results with the paired transcriptome-wide gene expression data and immunohistochemistry stains. In addition, we developed a machine learning classifier to predict HLA LOH from transcriptomic data. We transfer this classifier to single cell RNA sequencing data to identify the impact of (subclonal) HLA LOH on the tumor microenvironment. Results: HLA LOH events occur in approximately 30% of PDAC patients, with about 50% of these deletions being focal deletions. These events are early genetic alterations and lead to a dosage compensation of the retained HLA genes. We observed a significant association between HLA LOH and the Basal PDAC expression subtype. In addition, we find that HLA expression is the most important determinant of lymphocyte infiltration followed by non-LOH at the HLA locus. Moreover, our transcriptomic classifier allowed us to accurately identify HLA LOH events from RNA sequencing data, which we successfully validated in an independent cohort. Finally, we applied this classifier to single cell sequencing data and identified phenotypic differences in multiple compartments of the tumor microenvironment between samples with intact HLA and HLA LOH. Conclusions: In conclusion, our study provides the most in depth characterization of the consequences of altered antigen presentation in PDAC to date. We have demonstrated that HLA LOH occurs in a substantial proportion of patients. Overall, these findings contribute to a better understanding of the immune landscape in PDAC and may have implications for the development of immunotherapeutic strategies tailored to this challenging cancer type. Citation Format: Michael J. Geuenich, Barbara Gruenwald, Amy Zhang, Oumaima Hamza, Gun Ho Jang, Grainne O’Kane, Faiyaz Notta, Steven Gallinger, Kieran R. Campbell. Characterizing antigen presentation associated immune escape mechanisms in pancreatic adenocarcinoma using an integrative computational approach [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Pancreatic Cancer; 2023 Sep 27-30; Boston, Massachusetts. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(2 Suppl):Abstract nr A041.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
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