Abstract LB263: A transcriptomic signature predicts mortality risk and immune checkpoint inhibitor response beyond molecular and morphological features in lung adenocarcinoma from never smokers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lung adenocarcinoma in never smokers (NS-LUAD) has a high mortality rate. Compared to LUAD from patients with smoking history, NS-LUAD are less sensitive to immune checkpoint blockade (ICB) potentially due to differences in tumor mutational burden and immune microenvironment. Knowledge of NS-LUAD phenotypic plasticity and cell composition can provide guidance for prognosis and treatment. However, previous studies of LUAD gene expression landscape were predominantly conducted in smokers and full transcriptomic sequencing (RNA-seq) was only examined in a few dozens of NS-LUAD. By investigating cell dynamics through RNA-seq data from 684 NS-LUAD, we identified three gene expression-based subtypes that encapsulate tumors’ clinical, morphological, and genomic features. The ‘steady’ subtype features low proliferation markers and high fraction of alveolar cells, while it is depleted of TP53 mutations and ALK fusions. With its moderate-to-well differentiated morphological features, this subtype is associated with prolonged overall survival and predicted favorable response to immune checkpoint inhibitors, independent of the PD1/PD-L1 expression levels. The ‘proliferative’ subtype features increased proliferation, and enrichment of TP53 mutations and ALK and other gene fusions. The ‘chaotic’ subtype is characterized by elevated levels of mesenchymal cell state, increased proportions of cancer associated fibroblasts and histologic features of mixed-lineage, and is associated with worst overall survival, even within stage I tumors. We derived a signature of 60 genes’ expression sufficient to recapitulate the transcriptomic classification and validated it in an independent NS-LUAD dataset. This 60-gene signature strongly predicted survival even within subgroups based on tumor stage and beyond known molecular or morphological features, confirming its importance for NS-LUAD prognostication in clinical settings. Citation Format: Wei Zhao, Tongwu Zhang, Xing Hua, Phuc H. Hoang, Mona Miraftab, Monjoy Saha, John P. McElderry, Jian Sang, Olivia Lee, Caleb Hartman, Azhar Khandekar, Sunandini Sharma, Frank J. Colón-Matos, Samuel Anyaso-Samuel, Defei Wang, Kristine Jones, Amy Hutchinson, Belynda Hicks, Jennifer Rosenbaum, Xiaoming Zhong, Yang Yang, Angela Pesatori, Dario Consonni, Karun Mutreja, Scott Lawrence, Nathaniel Rothman, Ludmil B. Alexandrov, Charles Leduc, Marina K. Baine, Philippe Joubert, Lynette M. Sholl, William D. Travis, Robert Homer, Qing Lan, Stephen J. Chanock, Lixing Yang, Soo-Ryum Yang, Jianxin Shi, Maria Teresa Landi. A transcriptomic signature predicts mortality risk and immune checkpoint inhibitor response beyond molecular and morphological features in lung adenocarcinoma from never smokers [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 2 (Late-Breaking, Clinical Trial, and Invited Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_2):Abstract nr LB263.
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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 | 0,001 | 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.
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 ».