Spatial mapping reveals unique cellular interactions and enhanced tertiary lymphoid structures in responders to anti-PD-1 therapy in mucosal head and neck cancers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Survival in recurrent/metastatic head and neck mucosal squamous cell carcinoma (HNmSCC) remains poor. Anti-programmed death (PD)-1 therapies have demonstrated improved survival with lower toxicity when compared to standard chemotherapy. However, response to anti-PD-1 therapy remains modest, at 13-17%. We evaluated the tumor microenvironment (TME) using Imaging Mass Cytometry (IMC) on 27 tumor specimens from 24 advanced HNmSCC patients prior to receiving anti-PD-1 based treatment. We show significantly increased central memory T cells and B cells in responders (n=8) when compared to non-responders (n=16). Spatial mapping identified interactions between phenotypically distinct malignant squamous cells with CD8+ T cells, CD4+ Tregs and endothelial cells in responders, and avoidance of these cells in non-responders. Importantly, regional analysis shows responders have more abundant tertiary lymphoid structures (TLS), with TLS proportion >20% also associated with longer progression free survival. Together these findings define the immune landscape associated with response to anti-PD-1 treatment in HNmSCCs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».