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Enregistrement W4396591128 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs23-po2-03-07

Abstract PO2-03-07: Immune Landscape in PD-L1-positive and TROP2-positive Triple-Negative Breast Cancer

2024· article· en· W4396591128 sur OpenAlexaff
Balázs Győrffy, Libero Santarpia

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensRoyal Canadian Navy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriple-negative breast cancerMedicineBreast cancerCancerTriple negativeImmune systemOncologyInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Triple-negative breast cancer (TNBC) tends to be more aggressive, and more likely to recur than other subtypes of breast cancer, and patients with metastatic TNBC have a poor prognosis. The recent approvals and data of pembrolizumab (anti-PD-1 inhibitor) in combination with chemotherapy in advanced-metastatic and early high-risk TNBC, and sacituzumab govitecan (an ADC that targets the tumor cell surface antigen TROP2 coupled with the irinotecan metabolite SN-38) in metastatic TNBC, has shed light on some of the immune and cancer signaling associated with TNBC. Although exciting progress has been made in the treatment of TNBC, there are still important gaps to fill to understand the biology of TNBC and identify additional therapies. Materials and Methods: We identified a total of 1500 patients whose tumors were negative for the expression of ER and HER2 receptors by gene array. PD-L1 and TROP2 expression data were available for 802 early TNBC patients, of whom 657 were treated with adjuvant chemotherapy. A comprehensive identification and analysis of immune-related genes (n= 1169) was conducted. Mann-Whitney test comparing the gene expression for all immune related-genes was evaluated in patients expressing PD-L1 and TROP2 at low and high expression levels. Immune gene modules resembling key immune gene signaling were analyzed in all subgroups identified. Fold changes and Mann-Whitney P values were calculated in each subgroup. Results: Patients were stratified based on high and low expression levels of PD-L1 and TROP-2 mRNA. PD-L1 highly expressing (PD-L1+) tumors showed a marked difference in immune-related genes as compared to PD-L1 low-level tumors (PD-L1-) with PD-L1+ tumors demonstrating a significantly higher proportion of correlated immune genes (CXCL9/10/11, IFN-γ, CCL5 and STAT1). TROP2 highly and low expressing tumors (TROP2+ and TROP2-, respectively) showed a relatively limited difference in terms of immune-related gene expression with key immune-related genes having statistical differential expression in the two subgroups. TROP2+ tumors showed a high presence of several Mucin family gene members (MUC1, -5AC, -4). In addition, CLDN 4, VTCN1, and MET were among the key immune genes significantly expressed in TROP2+ tumors (P = 5.73E-20; P = 6.2E-13, P = 2.1E-11). Overall, PD-L1+ tumors and TROP2+ tumors showed an immune suppressive genomic landscape but were potentially regulated by different signaling. Of note, tumors with very high expression of PD-L1 showed an inverse correlation with VTCN1 gene expression. Conclusions: This preliminary analysis confirmed that only a limited number of early TNBC highly expressed PD-L1 and that a different immune suppressive landscape for PD-L1± and TROP2± tumors exists. In addition, our data suggest that early TNBC cases lacking PD-L1 might escape immune surveillance by virtue of the upregulation of key alternate signaling. Ongoing efforts investigating the expression of such markers on stroma/epithelial tumor components will help to clarify their biological, clinical, and potential therapeutic role in TNBC. Citation Format: Balazs Gyorffy, Libero Santarpia. Immune Landscape in PD-L1-positive and TROP2-positive Triple-Negative Breast Cancer [abstract]. In: Proceedings of the 2023 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2023 Dec 5-9; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(9 Suppl):Abstract nr PO2-03-07.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,354 · 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
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