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Enregistrement W4406869712 · doi:10.1200/jco.2025.43.4_suppl.493

The immunogenomic landscape of primary and metastatic gastroesophageal adenocarcinoma.

2025· article· en· W4406869712 sur OpenAlexafffund
Xin Wang, David Chen, Yvonne Bach, Gavin W. Wilson, Hiroko Aoyama, Frances Allison, Valentin Sotov, Christine Tran, Michelle Restrepo, Eric Xueyu Chen, Lucy Xiaolu, Elliot Wakeam, Jonathan Yeung, Rebecca Wong, Patrick Veit‐Haibach, Sangeetha Kalimuthu, Ben X. Wang, Raymond Woo-Jun Jang, Benjamin Haibe‐Kains, Elena Elimova

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMetastasis and carcinoma case studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoToronto General HospitalUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesPhysicians' Services Incorporated Foundation
Mots-clésMedicineMetastatic adenocarcinomaAdenocarcinomaInternal medicineOncologyPathologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

493 Background: Metastatic gastroesophageal adenocarcinoma (GEA) is a heterogeneous disease with an overall poor prognosis. The tumour microenvironment (TME) between the primary and metastatic compartment is not well characterized. This study aims to describe the immunogenomic features of matched primary and metastatic GEA and their correlation with clinical outcomes. Methods: We performed whole exome sequencing (WES, n=36) and total RNA sequencing (RNA-seq, n=36) on a prospectively collected cohort of metastatic GEA, of which 14 had matched primary and metastatic tissues. We used TME deconvolution (Bagaev et al., 2021) comparing between the primary and metastatic compartments. Using an orthogonal technology, we further integrated immune checkpoint-directed multiplex immunohistochemistry (mIHC) for 22 patients with matched primary and metastatic samples. Results: The median age of our cohort was 61 (range 27-89), primarily male (n=28, 77%), and non-Asian (n=32, 89%). All had metastatic GEA at time of diagnosis. Differential expression showed activation of immune pathways such as tumor necrosis factor signalling and interferon-gamma response in the metastatic compartment. Deconvolution of the TME demonstrated 29% of primary tissues having an immune-inflamed TME compared to 61% of metastatic tissues (p=0.032). Exploring immune cell types, metastatic compartment is characterized by higher abundance of naïve and mature B cell populations (p<0.001), while primary compartment is enriched with CD4+ T cells (p<0.01). In matched cases, only 2 of 14 (14%) had concordant TME subtypes between primary and metastatic samples suggesting high degree of immune divergence. Furthermore, expression of common immune checkpoints aligned more with TME subtypes than within patient compartments suggesting common pathways of immune evasion. M-IHC showed both T-cell and immune checkpoint markers are enriched at the tumor margins compared to the tumor center in both primary and metastatic compartments (CD4; p<0.0001, CD8; p<0.001, CD68; p<0.001). There was a significant increase in the number of CD68+/CD163+/PDL1+ M2-like macrophages in the tumor margins (p<0.0001). Consistent with our deconvolution analysis, there are higher CD4+ T cells in the matched primary compared to metastatic samples. Long-term survivors (>16 months) had decreased number of CD68+ macrophages in the tumor center (p=0.019). Conclusions: Primary and metastatic GEA have divergent TME. This may partially explain varying responses to chemo-immunotherapy approaches. Therapies aimed at modifying TME may provide personalized treatment options.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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