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Enregistrement W4396633436 · doi:10.1186/s13039-024-00680-6

Loss of heterozygosity impacts MHC expression on the immune microenvironment in CDK12-mutated prostate cancer

2024· article· en· W4396633436 sur OpenAlexafffund
William Lautert-Dutra, Camila Maria de Melo, Luiz Paulo Chaves, Cheryl Crozier, Fabiano Pinto Saggioro, Rodolfo Borges dos Reis, Jane Bayani, Sandro L. Bonatto, Jeremy A. Squire

Notice bibliographique

RevueMolecular Cytogenetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloGovernment of Ontario
Mots-clésBiologyLoss of heterozygosityImmune systemMajor histocompatibility complexCancer researchTumor microenvironmentProstate cancerImmunologyImmunotherapyCancerGeneticsGeneAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In prostate cancer (PCa), well-established biomarkers such as MSI status, TMB high, and PDL1 expression serve as reliable indicators for favorable responses to immunotherapy. Recent studies have suggested a potential association between CDK12 mutations and immunotherapy response; however, the precise mechanisms through which CDK12 mutation may influence immune response remain unclear. A plausible explanation for immune evasion in this subset of CDK12-mutated PCa may be reduced MHC expression. RESULTS: Using genomic data of CDK12-mutated PCa from 48 primary and 10 metastatic public domain samples and a retrospective cohort of 53 low-intermediate risk primary PCa, we investigated how variation in the expression of the MHC genes affected associated downstream pathways. We classified the patients based on gene expression quartiles of MHC-related genes and categorized the tumors into "High" and "Low" expression levels. CDK12-mutated tumors with higher MHC-expressed pathways were associated with the immune system and elevated PD-L1, IDO1, and TIM3 expression. Consistent with an inflamed tumor microenvironment (TME) phenotype, digital cytometric analyses identified increased CD8 + T cells, B cells, γδ T cells, and M1 Macrophages in this group. In contrast, CDK12-mutated tumors with lower MHC expression exhibited features consistent with an immune cold TME phenotype and immunoediting. Significantly, low MHC expression was also associated with chromosome 6 loss of heterozygosity (LOH) affecting the entire HLA gene cluster. These LOH events were observed in both major clonal and minor subclonal populations of tumor cells. In our retrospective study of 53 primary PCa cases from this Institute, we found a 4% (2/53) prevalence of CDK12 mutations, with the confirmation of this defect in one tumor through Sanger sequencing. In keeping with our analysis of public domain data this tumor exhibited low MHC expression at the RNA level. More extensive studies will be required to determine whether reduced HLA expression is generally associated with primary tumors or is a specific feature of CDK12 mutated PCa. CONCLUSIONS: These data show that analysis of CDK12 alteration, in the context of MHC expression levels, and LOH status may offer improved predictive value for outcomes in this potentially actionable genomic subgroup of PCa. In addition, these findings highlight the need to explore novel therapeutic strategies to enhance MHC expression in CDK12-defective PCa to improve immunotherapy responses.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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