Abstract B056: Unveiling the temporal impact: Exploring dynamic changes in the pediatric solid tumor microenvironment through time
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Immunogenomics investigates the tumor immune microenvironment (TIME), but its clinical application is limited by the lack of time-dependent bioinformatic models and the rarity of longitudinal tumor banking to characterize the dynamics of TIME throughout the disease evolution. Objectives: We aim to evaluate the TIME plasticity of pediatric solid tumors, analyze the modifications of TIME over time and identify time-dependent modifications. Method: We studied the transcriptomic data from longitudinal sampling of pediatric solid tumors (age < 21). The immune plasticity was assessed by immune gene profiling with k-means clustering and immune infiltrate enumeration (MCPCounter). We developed patient-adjusted longitudinal analyses to evaluate immune remodeling. A longitudinal general linear mixed model (GLMMSeq) was used, with default parameters, to extract the list of differentially expressed genes (DEG) over time. Gene set enrichment analyses (GSEA) were performed, using GLMMSeq results, to study metabolic pathways that undergo significant longitudinal dysregulation (adjusted p-value <0.05). The relation of immune changes to time was assessed by dynamic regression models (TimeReg package). Dysregulated genes and pathways, filtered to limit high correlation, were included in the regression models to find significant (p-value <0.05) associations with early or late relapses. Results: Twenty-seven patients with relapsed/refractory pediatric solid tumors were included, totaling 67 time points: 17 at diagnosis, 23 at first, 15 at second and 12 at subsequent relapses. Our analyses demonstrated an evolution in the immune infiltration and immune gene profile through time, suggesting TIME plasticity. The DEG analysis showed a downregulation of antitumoral immune genes (C9, EOMES) and an upregulation of tolerogenic genes (the CCL1 T-reg pro-attractive gene). Functional analyses identified downregulation of pro-inflammatory pathways (T-cell receptor complex, immunoglobulin complex) with upregulation of tolerogenic (macrophage cytokine production) and oncogenic pathways (IL6-JAK-STAT3 signaling, MYC target and IL2-STAT5 signaling). In upregulated pathways, the major contributors identified by core enrichment analysis were tolerogenic factors: immune checkpoints (CTLA4, IL4I1 and IL2RA), T-reg activator (TGFB1) and immunosuppressive gene (IL10RA). TimeReg analysis showed that late relapses were associated with modifications in the immunoglobulin production pathway and early relapses with MYC pathway dysregulation. This suggests that the changes in the tumor environment are influenced by the delay separating two time points and that immune desertion worsens with time. Conclusion: Our study showed that the TIME of pediatric solid tumors evolves towards immune depletion and tolerogenicity. The determinant of immune evolution and its relation to oncogenic pathways need to be further investigate. Citation Format: Virgile Raufaste-cazavieille, Stéphanie Bianco, Lara Hermann, Jeyani George Clement, Emeric Texeraud, Sylvie Langlois, Thomas Sontag, Pascal Tremblay-Dauphinais, Alex Richard-St-Hilaire, Charles Joly Beauparlant, Loïc Mangnier, Stéphanie Vairy, Sonia Cellot, Vincent-Philippe Lavallee, Thai Hoa Tran, Daniel Sinnett, Arnaud Droit, Raoul Santiago. Unveiling the temporal impact: Exploring dynamic changes in the pediatric solid tumor microenvironment through time [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Pediatric Cancer Research; 2024 Sep 5-8; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(17 Suppl):Abstract nr B056.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».