Immune Biomarkers on Tissue Microarray Cores Support the Presence of Adjacent Tertiary Lymphoid Structures in Soft Tissue Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Immunotherapy has emerged as a new treatment modality in some soft tissue sarcomas, particularly for tumors associated with tertiary lymphoid structures (TLSs). These structures are functional lymphoid aggregates, and their presence is indicative of an active anticancer immune response in the tumor microenvironment. The assessment of TLS as a predictive biomarker at scale on patient specimens remains challenging. Although tissue microarrays (TMAs) could facilitate this assessment, it is unclear whether small microarray cores can represent and identify associated TLS responses. We sought to use multiplex immunohistochemistry to identify key components of TLS: T cells, B cells, and dendritic cells. The multiplex panels (CD3, CD20, CD208, and PNAd) were applied to 80 cases both on TMAs and on their cognate available full-faced sections from epithelioid sarcoma and dedifferentiated/well-differentiated liposarcoma case series. TMAs were digitally scored for the number of immune cells using the HALO image analysis platform, and cognate full-faced sections were visually evaluated for the presence of TLS. An independent validation set of soft tissue sarcomas (N = 49) was stained with the CD3, CD20, and CD208, and scored by QuPath. A combined immune marker (defined as the presence of more than 24% CD3+ T cells, or 0.51% CD20+ B cells, or >0.14% CD208+ mature dendritic cells on tissue microarray cores) is highly specific (100%) and moderately sensitive (61%) to predict the existence of TLS on full-faced sections. The combined immune marker showed a sensitivity of 25% and specificity of 91% on the validation set. The combined immune marker assessed on tissue microarrays is highly specific in inferring the presence of TLS on cognate full-faced sections. Therefore, despite the small area sampled, tissue microarrays may be utilized to assess the clinical value of TLS on data sets where specificity is critical and large sample size can mitigate low-to-moderate sensitivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».