Abstract 777: Revealing the transcriptional and proteomic spatial neighborhoods of early prostate cancer and the tumor microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Intermediate-risk prostate cancer (PCa) poses a challenge for treatment decisions, made more complex by its heterogeneous nature. Growing evidence highlights the critical role of the tumor microenvironment (TME), in cancer initiation, progression, and response to treatment, underscoring the importance of profiling cancer cells but also the TME within their spatial context. Here, we present single-cell in situ transcriptomic and spatial proteomics results from 300 intermediate-risk PCa prostatectomy samples. Multiple regions of the prostate, including regions of the index lesion, secondary lesions, regions of benign and normal were sampled then analyzed using Bruker’s CosMx SMI platform for a 6000-plex RNA assay in a subset of patients; in addition to proteomic profiling using the GeoMx DSP platform. Clustering assigned cells into 15 cell types based on their transcriptional profiles. Each cell type was tested for significantly different proportions in tumor versus non-tumor samples. The cell type with the greatest bias had a 9-fold greater proportion in tumor samples (adjusted P < 0.01). ERG, largely associated with the TMPRSS2-ERG fusion in PCa, was most specifically expressed in cells of this type. Conversely, the cell type with the greatest bias towards non-tumor samples (3-fold greater proportion, adjusted P < 0.01) is characterized most specifically by the expression of MSMB, which encodes an immunoglobulin binding factor previously found to have decreased expression in PCa. Other evidence of intratumoral heterogeneity was found in samples that are not dominated by these stereotypical cell types. For example, a relatively higher-grade sample from an index tumor possessed high proportion of the tumor-dominant cell type whereas a relatively lower-grade sample from the same tumor did not. Similarly, the tumor and non-tumor samples arising from the same patient showed similar cell type composition, highlighting inter-patient heterogeneity. Moreover, we identified proteins with significantly different expression in tumor versus non-tumor samples. In the TME, EpCAM and CD56 were significantly overexpressed and underexpressed in tumor versus non-tumor regions, respectively (adjusted P < 0.01). In the epithelium, cleaved caspase-9, which initiates the caspase cascade leading to apoptosis, was the most significantly underexpressed protein in tumor samples (adjusted P < 0.01). However, the expression of the mRNA encoding caspase-9 is not highly correlated with the expression of cleaved caspase-9, highlighting the added benefit of protein expression profiling. Taken together, this multi-modal spatial analysis of multiple samples from the same PCa patients facilitates a detailed understanding of early PCa for biomarker discovery and pathways of therapeutic intervention. Citation Format: Anna Y. Lee, Megan Hopkins, Linda Liao, Vida Talebian, Tamara Jamaspishvili, David M. Berman, Melanie Spears, Jane Bayani. Revealing the transcriptional and proteomic spatial neighborhoods of early prostate cancer and the tumor microenvironment [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 777.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».