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Enregistrement W4408605209 · doi:10.1101/2025.03.18.643177

Multidimensional characterization of cellular ecosystems in Hodgkin lymphoma

2025· preprint· en· W4408605209 sur OpenAlexaff
Tomohiro Aoki, Gerben Duns, Shinya Rai, Aixiang Jiang, Andrew Lytle, Makoto Kishida, Michael Y. Li, Denise Smorra, Laura K. Hilton, Stefan Alig, Mohammad Shahrokh Esfahani, Clémentine Sarkozy, Stacy Hung, Katy Milne, Adèle Telenius, Luke O’Brien, Celia Strong, Talia Goodyear, Chantal Di Vito, Cassandra Luksik, Glenn Edin, Laura González, Michael Hong, Shaocheng Wu, Eric Lee, Katsuyoshi Takata, Tomoko Miyata‐Takata, Merrill Boyle, Susana Ben‐Neriah, Andrew P. Weng, Alexander M. Xu, Akil Merchant, Andrew Roth, Michael Crump, John Kuruvilla, Anca Prica, Robert Kridel, David G. Huntsman, Brad H. Nelson, Pedro Farinha, Ryan D. Morin, Ash A. Alizadeh, Kerry J. Savage, David W. Scott, Christian Steidl

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Biology Tumor Growth
Établissements canadiensTerry Fox Research InstitutePrincess Margaret Cancer CentreSpinal Cord Injury BCUniversity of British ColumbiaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHodgkin lymphomaCharacterization (materials science)EcosystemLymphomaGeographyBiologyEcologyImmunologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY The tissue architecture of classic Hodgkin Lymphoma (CHL) is unique among cancers and characterized by rare malignant Hodgkin and Reed-Sternberg cells that co-evolve with a complex ecosystem of immune cells in the tumor microenvironment (TME). The lack of a comprehensive systems-level interrogation has hindered the description of disease heterogeneity and clinically relevant molecular subtypes. Here, we employed an integrative, multimodal approach to characterize CHL tumors using malignant cell sequencing, spatial transcriptomics and imaging mass cytometry. We identified four molecular subtypes (CST, CN913, STB, and CN2P), each characterized by distinct clinical features, mutational patterns, malignant cell gene expression profiles, and spatial architecture involving immune cell populations. Functional modeling of CSF2RB mutations, a characteristic feature of the CST subtype, revealed dysregulated oncogenic signaling and unique TME crosstalk. These findings highlight the significance of multi-dimensional profiling in elucidating patterns of molecular alterations that drive immune ecosystems and underlie therapeutically exploitable vulnerabilities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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