The Spatial Proximity of CD8+ FoxP3+PD-1+ Cells to Tumor Cells: A More Accurate Predictor of Immunotherapy Outcomes in Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: To optimize precision immunotherapy for advanced NSCLC, comprehensive tumor immune microenvironment (TIME) characterization is crucial for efficacy prediction. Methods: Pretreatment tumor samples from 46 advanced NSCLC patients treated with PD-1/PD-L1 inhibitors were analyzed. The subregional abundance and spatial proximity scores of TIME cell subpopulations in 27 samples were assessed via multiplex immunohistochemistry (mIHC) targeting pan-CK, CD163, CD8, FoxP3, PD-1, and PD-L1. Correlations between the TIME features, clinicopathologic factors, treatment response, and prognosis were evaluated. Results: CD8+FoxP3+ cells were identified in NSCLC tissues, predominantly expressing PD-1/PD-L1. The PD-L1 TPS subgroups showed significant immune cell density/proximity differences, but CD8+FoxP3+PD-1+ infiltration was PD-L1 TPS-independent. Responders had higher CD8+FoxP3+PD-1high density (p = 0.0497) and proximity scores (p = 0.0099) than non-responders. The CD8+FoxP3+PD-1+ presence and tumor proximity were essential for favorable outcomes. In low-PD-L1 TPS patients, the CD8+FoxP3+PD-1+ abundance and proximity scores strongly predicted the response (AUC: 0.79 and 0.75 vs. PD-L1 TPS AUC = 0.58). A survival analysis linked the presence and proximity score of CD8+FoxP3+PD-1+ cells to prolonged overall survival (OS) and progression-free survival (PFS). Notably, a low proximity score of CD8+FoxP3+PD-1+ cells emerged as an independent risk factor for a shorter PFS (HR = 6.16, 95% CI: 2.12–17.93, p = 0.001). Conclusion: The CD8+FoxP3+PD-1+ spatial proximity to tumor cells robustly predicts improved immunotherapy outcomes in advanced NSCLC.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».