Abstract 5354: Single-cell sequencing resolves prevalence of PD-L1/2-expressing tumor-associated endothelial cells in human solid tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: The PD-1 ligands (PD-L1 and PD-L2) are immune checkpoint proteins that can be expressed by stromal cells including endothelial cells (ECs) within the tumor microenvironment (TME). Pe-clinical studies have implicated endothelial PD-L1 as a contributory therapeutic target of immune checkpoint inhibitor drugs especially when combined with anti-angiogenic drugs. However, the clinical prevalence and implications of endothelial PD-L1/2 expression in human solid tumors remain unexplored. HYPOTHESES: Endothelial PD-L1/2 expression occur at low frequencies in the TME overall, but may be upregulated in specialized EC phenotypes, e.g., tumor-associated high-endothelial venules (TU-HEVs) or tip-like ECs of angiogenic sprouting blood vessels. OBJECTIVES: (1) To explore the utility of single-cell profiling as a means to survey the levels of PD-L1 and PD-L2 transcription in ECs from clinical solid tumor specimens. (2) To identify potential EC subtypes in the TME that may be enriched for PD-L1/2 expression. METHODS: We performed single-cell RNA-seq (scRNA-seq) and single-cell ATAC-seq (scATAC-seq) on a pan-cancer cohort of 33 clinical core biopsies from 25 patients using the 10X Chromium Multiome kit. After performing quality control and normalization using Seurat (v4.3.0), there was a median of 4367 cells per sample (IQR: 2548-6025). RESULTS: Two orthogonal cell type classification methods - SingleR (v2.0.0) using the Human Primary Cell Atlas [PMID 24053356], and Seurat’s reference mapping function using the annotations from Bassez et al., 2021 [PMID 33958794] - identified 3, 829 ECs from 31 samples (median 102, IQR 43-141) with 99.7% concordance. The overall prevalence of ECs expressing PD-L1 or PD-L2 was low (1.4% and 2.6%, respectively). ECs were then classified into subtypes (arterial, venous, lymphatic, tip-like, TU-HEVs) by first clustering cells based on RNA expression using Seurat, and then assessing the expression of marker genes in each cluster against a published reference dataset Hua et al., 2022 [PMID: 36423635]. After subtyping, PD-L1 was enriched in lymphatic ECs (3.5%), and PD-L2 was enriched in lymphatic ECs (4.1%) and TU-HEVs (5.6%). CONCLUSIONS: This study suggests that endothelial PD-L1/2 expression can be found in clinical core biopsies of human solid tumors, and that the role of endothelial PD-L1/2 within the TME warrants further investigation especially in the context of combined anti-PD-1/PD-L1 plus anti-angiogenic therapy. Ongoing work aims to confirm these results at the protein level using spatial imaging in larger cohorts of specific cancer types. Citation Format: Cathy Yan, Florence T. Wu, Janessa Laskin, Cheryl Ho, Marco A. Marra. Single-cell sequencing resolves prevalence of PD-L1/2-expressing tumor-associated endothelial cells in human solid tumors [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 5354.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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.
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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 ».