Abstract 5072: Multi-omic, multi-scale characterisation of colorectal cancer defines spatiotemporal patterns of recurrence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim: Patients who undergo intended curative resection of colorectal cancer (CRC) have a 20-25% chance of metachronous recurrence, the site and timing of which are unpredictable and resistant to current treatment. The biological basis for such heterogeneous disease behavior remains to be elucidated. Bulk transcriptomic profiling and subsequently single-cell RNAseq have provided insight in the epithelial subtypes and immune microenvironment. Recently spatially resolved transcriptomic assessment allow molecular profiling of tissue while preserving tissue architecture. Utilizing ST technology we sought to perform deep characterization of a large cohort of patients with primary CRC with the intention to decipher the biological determinants of spatio-temporal patterns of recurrence. Methods: 750 patients who underwent resection of CRC with mature follow up were studied. Bulk transcriptomic, genomic and multiplex immune characterization was performed using a TMA format. Of these, 28 patients were assessed using single cell spatial transcriptomics (Nanostring CosMx Spatial Molecular Imager (SMI, 1000plex gene panel)), 120 tumors underwent regional whole transcriptome profiling of epithelium and TME (Nanostring GeoMx Digital Spatial Profiler using FFPE tissue). We used image analysis and bioinformatics to integrate these complex datasets in over 120000 single-cells in the context of their spatial tissue architecture and clinicopatholgical outcome and recurrence data. Results: Using the CosMx SMI we characterized cells with complete topographic detail and defined 2 unique epithelial cell states defined. Each epithelial state had distinct spatial properties including cell size and morphology, average distance to nearest lymphocyte, neighboring cell types and stromal neighborhood. This epithelial signature was integrated in GeoMx samples and were found to predict recurrence (p<0.05). The Epithelial, Fibroblast and Immune GeoMx transcriptomic compartments were expanded and grouped using unsupervised clustering. Each compartment demonstrated groups of patients where specific spatially derived signatures could predict site and time of recurrence (p<0.05). Conclusions: By maintaining the tissue structure, we have directly measured cellular interactions and captured cells commonly missed during dissociative studies whilst defining novel molecular subtypes of CRC with clinical relevance. Novel platforms such as CosMx allow deeper characterization of unique cell types and cellular interactions that may pave the way for novel therapeutics and precision medicine for patients with CRC. Citation Format: Colin Stuart Wood, Joao Da Silva Filho, Andrew Cameron, Assya Legrini, Holly Leslie, Tengyu Zhang, Yoana Doncheva, Claire Kennedy-Dietrich, Matthias Marti, Joanne Edwards, Paul Horgan, Campbell Roxburgh, Colin Steele, Nigel Jamieson. Multi-omic, multi-scale characterisation of colorectal cancer defines spatiotemporal patterns of recurrence [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 5072.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».