Abstract A038: Antigen Presentation By Cancer-Associated Fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Immunotherapy has shown promise in treating some patients with metastatic diseases, but the effectiveness of the immune system in controlling cancer is hampered by a suppressive tumor microenvironment (TME), in which cancer-associated fibroblasts (CAFs) play a key role. Developing new and highly specific immunotherapeutic tools targeting CAFs may have a significative impact on tumor control. For this purpose, we aim to investigate antigen presentation characteristics by MHC-I molecules in CAFs and identify targetable CAF-specific antigens. Methods and Results: Analysis of existing single-cell datasets revealed higher expression of MHC-I in CAFs compared to normal fibroblasts (p<0.05) in various tumor types. In melanoma, higher MHC-I expression was linked to resistance to immune checkpoint blockade (ICB). Additionally, we found a positive correlation between MHC-I expression and immunosuppressive molecules such as galectin-9 and HVEM. These observations were supported by initial flow cytometry analyses in CAF cell lines derived from patients. Furthermore, prolonged and severe hypoxia further elevated MHC-I protein levels in CAF cell lines. Using a proteogenomic approach with mass spectrometry, we identified over 10,000 antigens in five patient-derived CAF cell lines from primary breast cancer tumors and one normal fibroblast cell line. By integrating single-cell and bulk RNA sequencing data from various tumors and normal tissues, we identified more than 20 CAF-specific or fibroblast-specific antigens. Conclusion: CAFs exhibit high MHC-I expression, which is amplified under hypoxic conditions. We have identified CAF-specific antigens that require evaluation for their immunogenicity, indicating the potential of CAFs as targets for antigen-based therapies. Citation Format: Eralda Kina, Caroline Côté, Jean-David Larouche, Chantal Durette, Joel Lanoix, Eric Bonneil, Jean-Philippe Laverdure, Gabriel Ouellet Lavallée, Margaret Buchanan, Adriana , Fatima Mechta-Grigoriou, Pierre Thibault, Mark Basik, Claude Perreault. Antigen Presentation By Cancer-Associated Fibroblasts [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Tumor Immunology and Immunotherapy; 2024 Oct 18-21; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2024;12(10 Suppl):Abstract nr A038.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».