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Enregistrement W4400931289 · doi:10.1101/2024.07.22.24310819

Spatially-resolved tumour infiltrating immune cells and prognosis in breast cancer

2024· preprint· en· W4400931289 sur OpenAlexaff
Aaron J. Bernstein, Renske Keeman, Amber N. Hurson, Fiona M. Blows, Manjeet K. Bolla, Jodi L. Miller, Roger L. Milne, Hugo M. Horlings, Alexandra J. van den Broek, Clara Bodelón, James M. Hodge, Alpa V Patel, Lauren R. Teras, Federico Canzian, Rudolf Kaaks, Hermann Brenner, Ben Schoettker, Sabine Behrens, Jenny Chang‐Claude, Tabea Maurer, Nadia Obi, Fergus J. Couch, Hasan Ali, Carlos Caldas, Irene L. Andrulis, Gord Glendon, Anna Marie Mulligan, Wilma E. Mesker, Agnes Jager, Annette Heemskerk-Gerritsen, Peter Devilee, Scott M. Lawrence, Jolanta Lissowska, Karun Mutreja, Thomas Ahearn, Stephen Chanock, Máire A. Duggan, Diana Eccles, J. Louise Jones, William Tapper, Antoinette Hollestelle, Maartje J. Hooning, John W.M. Martens, Carolien H. M. van Deurzen, Angela Cox, Simon S. Cross, Mikael Hartman, Jingmei Li, Thomas Choudary Putti, Ute Hamann, Anna Jakubowska, Nicki J Camp, Melissa H. Cessna, Amy Berrington de González, Katarzyna Białkowska, Jacek Gronwald, Jan Lubi ski, Siddhartha Yadav, Píetro Lió, Doug F. Easton, Mustapha Abubakar, Montserrat García‐Closas, Paul D.P. Pharoah, Marjanka K. Schmidt

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSinai Health SystemUniversity of CalgaryLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésCD20Immune systemBreast cancerMedicineStromal cellCD163FOXP3Internal medicineTissue microarrayCD8OncologyCD68CancerPathologyImmunohistochemistryImmunologyBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The immune response in breast tumors has an important role in prognosis, but the role of spatial localization of immune cells and of interaction between subtypes is not well characterized. We evaluated the association between spatially resolved tissue infiltrating immune cells (TIICs) and breast cancer specific survival (BCSS) in a large multicenter study. Patients and methods Tissue microarrays with tumor cores from 17,265 breast cancer patients of European descent were stained for CD8, FOXP3, CD20, and CD163. We developed a machine learning based tissue segmentation and immune cell detection algorithm using Halo to score each image for the percentage of marker positive cells by compartment (overall, stroma, or tumor). We assessed the association between log transformed TIIC scores and BCSS using Cox regression. Results Total CD8+ and CD20+ TIICs (stromal and intra-tumoral) were associated with better BCSS in women with ER-negative (HR per standard deviation = 0.91 [95% CI 0.85 - 0.98] and 0.89 [0.84 - 0.94] respectively) and ER-positive disease (HR = 0.92 [95% CI 0.87 - 0.98] and 0.93 [0.86 - 0.99] respectively) in multi-marker models. In contrast, CD163+ macrophages were associated with better BCSS in ER-negative disease (0.94 [0.87 - 1.00]) and a poorer BCSS in ER-positive disease 1.04 [0.99 - 1.10]. There was no association between FOXP3 and BCSS. The observed associations tended to be stronger for intra-tumoral than stromal compartments for all markers. However, the TIIC markers account for only 7.6 percent of the variation in BCSS explained by the multi-marker fully-adjusted model for ER-negative cases and 3.0 percent for ER-positive cases. Conclusions The presence of intra-tumoral and stromal TIICs is associated with better BCSS in both ER-negative and ER-positive breast cancer. This may have implications for the use of immunotherapy. However, the addition of TIICs to existing prognostic models would only result in a small improvement in model performance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,260 · 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
Routes d'admission1
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