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Enregistrement W4393086058 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-5561

Abstract 5561: Whole slide Imaging Mass Cytometry allows the rapid profiling of the immune landscape of histopathologically aggressive prostate tumors

2024· article· en· W4393086058 sur OpenAlexaff
Jennifer L. Gorman, Lydia Liu, Jordan P. Hartig, Nikesh Parsotam, Amanda Khoo, Vladimir Ignatchenko, S Asbury, Somi Afiuni, Ricardo J. Gonzalez, Michael J. Geuenich, Caitlin F. Harrigan, Yu‐Ju Lee, Jianan Chen, Liang Lim, Qanber Raza, Peggi M. Angel, Kieran R. Campbell, Stanley K. Liu, Michelle R. Downes, Richard R. Drake, Thomas Kislinger, David M. King, Hartland W. Jackson

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer CentreLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass cytometryPathologyProstateMedicineImmune systemBiologyImmunologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Patients with Gleason pattern 4 or 5 prostate tumors have a high risk of biochemical recurrence and worse survival. Affected by their local environment, dynamic immune cell phenotypes can both hinder or drive cancer progression. To understand the proteomic environments that facilitate specific immune cell responses and interactions in advanced prostate cancer, we have spatially resolved the immune cell content and metabolic features of Gleason pattern 4 and 5 and subpatterns of prostate tumors. To scale quantitative multiplexed histopathology measurements to human disease, we have applied a new high-throughput whole slide modality of high-plex Imaging Mass CytometryTM to simultaneously quantify immune cells, metabolic states, prostate specific pathways, and biomarkers in 125 whole slide sections from 42 patients over 100 cm2 of tissue. It is essential to image whole slide sections in order to fully evaluate the complete heterogeneity of these cancer samples. In parallel, multi-region macrodissection shotgun proteomics and both glycan and extracellular matrix MALDI imaging mass spectrometry have quantified the proteome associated with specific immune cell environments. Together, we identify localized proteomic microenvironments associated with specific tumor supportive or inhibitory immune cell content in human tumors that may help differentiate which high-risk patients will have a rapid biochemical recurrence following radical prostatectomy. Citation Format: Jennifer L. Gorman, Lydia Y. Liu, Jordan P. Hartig, Nikesh Parsotam, Amanda Khoo, Vladimir Ignatchenko, Sarah Asbury, Somi Afiuni, Ricardo Gonzalez, Michael J. Geuenich, Caitlin F. Harrigan, Yuju Lee, Jianan Chen, Liang Lim, Qanber Raza, Peggi M. Angel, Kieran Campbell, Stanley K. Liu, Michelle R. Downes, Richard R. Drake, Thomas Kislinger, David King, Hartland W. Jackson. Whole slide Imaging Mass Cytometry allows the rapid profiling of the immune landscape of histopathologically aggressive prostate tumors [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 5561.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,004

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
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