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Enregistrement W4400408721 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.e21517

Spatially mapping the single-cell immune landscapes of melanoma brain metastases using imaging mass cytometry.

2024· article· en· W4400408721 sur OpenAlexafffund
Jamie Magrill, S. Allard-Puscas, Claris Gu, LeeAnn Ramsay, Mathieu Lajoie, Elham Karimi, Sarah M. Maritan, Matthew Dankner, Morteza Rezanejad, Dongmei Zuo, Yuhong Wei, Kevin Petrecca, Marie‐Christine Guiot, Bertrand Routy, Peter M. Siegel, Daniela F. Quail, Logan A. Walsh, Catalin Mihalcioiu, John Stagg, Ian R. Watson

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensRoyal Victoria HospitalMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of TorontoUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésMass cytometryMedicineImmune systemFlow cytometryMelanomaCytometryBrain metastasisCancer researchPathologyCancerMetastasisInternal medicineImmunologyPhenotypeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e21517 Background: Up to 60% of metastatic melanoma patients develop brain metastases, and 5% develop leptomeningeal disease (LD), which presents with the worst prognosis of any melanoma brain metastasis (MBM) infiltration pattern. Median survival duration for MBM is ~12 months, however for LD patients it can be < 10 weeks. The spatial immune landscape of MBM with and without LD remains poorly understood. Methods: To spatially characterize the tumor microenvironment (TME) of MBM, we performed CyTOF Imaging Mass Cytometry (CyTOF-IMC) on a highly multiplexed panel of 35 antibodies for 21 MBMs (13 with LD, 8 without LD). We performed a novel cell segmentation, cell type assignment and identification approach to identify cell lineages to spatially characterize the TME of MBMs, segmenting and classifying 130,000 cells into 19 cell types. Results: We found enrichment of dendritic cells in the direct neighbourhood of melanoma cells of patients with LD (p = 0.019) and trends towards elevation of anti-tumoral monocyte populations in the TME of patients without LD. To investigate survival outcomes, we divided our cohort into long (≥365days) and short-survivors ( < 365 days), and found significant elevation of anti-tumoral T-cell populations (Total T-cells, CD8+ T-cells, CD4+ T-cells and CD3+CD4-CD8- T-cells, p < 0.05), and closer proximity of T-cells (CD8+ & CD4+ T-cells) to melanoma cells (p < 0.05). Survival analysis using median cell-proportion for each T-cell subset showed statistically significant (p < 0.05) survival differences between patients with high and low cell-proportions of CD8+ T-cells and CD4+ T-cells, with similar trends observed for a subset of patients (n = 13) with LD and a subset of patients treated with ICIs (n = 10), and results were confirmed by a Cox Regression Model. Cellular neighborhood (CN) analysis was performed generating N = 12 stable CNs. We found patients with higher proportions of CN9 (M1-like-microglia/M2-like-microglia/melanoma), CN10 (M1-like-macrophages/M2-like-macrophages/melanoma) and CN12 (Cytotoxic-T-cells/Helper-T-cells/melanoma) was associated with longer overall survival after diagnosis with MBM (p < 0.01). Conclusions: Proportion and proximity of anti-tumoral monocyte and T-cell populations may play a key role in modulating tumor response and overall survival for patients with MBM, including for patients with LD or for patients treated with ICIs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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