ImmuniT Platform for Improved Neoantigen Prediction in Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: 1.1Lung cancer remains the leading cause of cancer-related deaths, with most patients presenting with advanced, treatment-resistant disease. While immunotherapy has improved outcomes for some, most patients fail to mount an effective immune response due to inadequate tumor recognition. Neoantigen-based therapies offer a promising approach to personalized immunotherapy, but current discovery methods can miss immunogenic targets, particularly those with low or heterogeneous expression. To address this, we developed the ImmuniT platform, which enhances neoantigen identification by amplifying patient-specific targets from primary tumor samples, improving prediction accuracy for more precise immunotherapy. Methods: 1.2Patients with lung cancer were recruited under an IRB-approved protocol, and freshly resected tumor tissue and matched blood samples were collected. Tumors were processed into single-cell suspensions, enriched for EpCAM+ epithelial cells, and treated to enhance neoantigen expression. Peripheral blood and tumor-infiltrating lymphocytes were co-cultured with cancer cells to expand neoantigen-reactive T cells. The nextneopi pipeline integrated tumor mutational burden (TMB), HLA typing, and transcriptomic data to predict immunogenic targets. MHC:epitope complexes were validated via tetramer staining to identify patient-derived, neoantigen-specific T cells. Results: 1.3The ImmuniT platform demonstrated superior neoantigen prediction and T cell activation in vitro compared to conventional methods across five NSCLC patients. In one patient, it identified two neoantigens missed by standard approaches, which were validated based on their ability to stimulate tumor-infiltrating and peripheral blood lymphocytes. Across all tested samples, the platform identified a broader spectrum of immunogenic targets. These findings highlight its potential to enhance neoantigen discovery and improve personalized immunotherapy strategies. Conclusion: 1.4Our findings indicate that the ImmuniT platform improves neoantigen detection in NSCLC by identifying a wider range of tumor-specific antigens, including those overlooked by conventional methods. By expanding the pool of targetable neoantigens, this technology has the potential to enhance T cell activation and optimize immunotherapy. The ImmuniT platform represents a promising advancement towards more effective, personalized treatment strategies for lung cancer patients, particularly those who do not respond to current immunotherapies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».