Intra‐tumoral and peripheral blood <scp>TIGIT</scp> and <scp>PD</scp>‐1 as immune biomarkers in nodular lymphocyte predominant Hodgkin lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
In classical Hodgkin lymphoma (cHL), responsiveness to immune-checkpoint blockade (ICB) is associated with specific tumor microenvironment (TME) and peripheral blood features. The role of ICB in nodular lymphocyte predominant Hodgkin lymphoma (NLPHL) is not established. To gain insights into its potential in NLPHL, we compared TME and peripheral blood signatures between HLs using an integrative multiomic analysis. A discovery/validation approach in 121 NLPHL and 114 cHL patients highlighted >2-fold enrichment in programmed cell death-1 (PD-1) and T-cell Ig and ITIM domain (TIGIT) gene expression for NLPHL versus cHL. Multiplex imaging showed marked increase in intra-tumoral protein expression of PD-1+ (and/or TIGIT+) CD4+ T-cells and PD-1+CD8+ T-cells in NLPHL compared to cHL. This included T-cells that rosetted with lymphocyte predominant (LP) and Hodgkin Reed-Sternberg (HRS) cells. In NLPHL, intra-tumoral PD-1+CD4+ T-cells frequently expressed TCF-1, a marker of heightened T-cell response to ICB. The peripheral blood signatures between HLs were also distinct, with higher levels of PD-1+TIGIT+ in TH1, TH2, and regulatory CD4+ T-cells in NLPHL versus cHL. Circulating PD-1+CD4+ had high levels of TCF-1. Notably, in both lymphomas, highly expanded populations of clonal TIGIT+PD-1+CD4+ and TIGIT+PD-1+CD8+ T-cells in the blood were also present in the TME, indicating that immune-checkpoint expressing T-cells circulated between intra-tumoral and blood compartments. In in vitro assays, ICB was capable of reducing rosette formation around LP and HRS cells, suggesting that disruption of rosetting may be a mechanism of action of ICB in HL. Overall, results indicate that further evaluation of ICB is warranted in NLPHL.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».