Characterization of spatial distribution of immune cells in the microenvironment of lung cancer and its computational modeling study
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is the most common malignant tumor in humans and the leading cause of cancer-related deaths worldwide.In this study, we focused on the immune cells in the microenvironment of lung cancer at the protein expression level by IHC as well as mIHC techniques to explore the spatial distribution characteristics of immune cells within the tumor.To predict the prognosis of NSCLC patients and their potential response to immunotherapy, a machine learning-based immune-related prognostic model for lung cancer was constructed by combining Cox regression analysis, random survival forest and XGBoost algorithm, and the effect of the prognostic model was verified on the relevant dataset.The results showed that there were some differences in the immune cells between lung adenocarcinoma and lung squamous carcinoma in the lung cancer microenvironment, and the spatial distribution heterogeneity of CD3+ T cells and MHC class II antigen-presenting cells was higher in lung adenocarcinoma (P<0.05).The overall survival of high-risk patients was lower than that of the low-risk group in both LUAD and LUSC (P<0.01), and the immuno-associated prognostic model of lung cancer had a stable performance in the AUC value in multiple independent cohorts with stable performance, and the IRS model maintained high accuracy and stable performance in the training set and test set, which indicates that IRS has great potential for clinical application.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».