LGG-13. UNRAVELING THE SPATIAL TUMOR MICROENVIRONMENT OF PEDIATRIC LOW-GRADE GLIOMAS USING IMAGING MASS CYTOMETRY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pediatric low-grade gliomas (pLGG) are the most common brain tumors in children and are associated with significant morbidity. Therefore, there is an urgent need for novel therapeutic strategies. While some studies have described pLGG’s tumor microenvironment (TME) from bulk RNAseq and scRNAseq, little is known about the spatial architecture of pLGG and its association with clinico-molecular features. Our study utilized imaging mass cytometry and a panel of 35 metal-labelled antibodies to unravel the spatial organization of key TME cell populations in 120 primary pLGG samples from the LOGGIC Core BioClinical DataBank. Cellular neighborhood analysis was performed to map the spatial organization of pLGG TME. Several clinic-molecular features (entity, tumor location, genetic driver alteration, disease progression status, age and sex) were used to measure their putative association with the enrichment of key cell populations and cellular structures to identify diagnosis and prognosis markers. Here, we identified a predominant presence of myeloid cells in the TME, particularly notable in optic pathway tumors, which exhibited unique immune profiles. Optic pathway tumors demonstrated elevated immune subsets, delineating distinct architectural features in the TME of this brain region. Spatial analysis defined cellular neighborhoods and specific interactions thereof, including myeloid interaction and macrophage-abundant regions. Clinically, these myeloid cell populations, associated with an increased expression of the immune checkpoint protein TIM3, suggesting the presence of an immuno-suppressive environment, were associated with inferior survival outcomes. Importantly, we identified an immunophenotype signature based on the presence of 4 myeloid cell populations significantly associated with progression free survival in our cohort. Our study underscored the need for accurate identification of immune cell populations influencing tumor progression, offering valuable insights for the identification of prognostic markers, and for the development of effective therapeutic strategies, such as immune checkpoint inhibitors, for the treatment of pLGG.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».