Tumor antigens preferentially derive from unmutated genomic sequences in melanoma and non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Melanoma and non-small cell lung cancer (NSCLC) display exceptionally high mutational burdens. Hence, immune targeting in these cancers has primarily focused on tumor antigens (TAs) predicted to derive from nonsynonymous mutations. Using comprehensive proteogenomic analyses, we identified 589 TAs in cutaneous melanoma (n = 505) and NSCLC (n = 90). Of these, only 1% were derived from mutated sequences, which was explained by a low RNA expression of most nonsynonymous mutations and their localization outside genomic regions proficient for major histocompatibility complex (MHC) class I-associated peptide generation. By contrast, 99% of TAs originated from unmutated genomic sequences specific to cancer (aberrantly expressed tumor-specific antigens (aeTSAs), n = 220), overexpressed in cancer (tumor-associated antigens (TAAs), n = 165) or specific to the cell lineage of origin (lineage-specific antigens (LSAs), n = 198). Expression of aeTSAs was epigenetically regulated, and most were encoded by noncanonical genomic sequences. aeTSAs were shared among tumor samples, were immunogenic and could contribute to the response to immune checkpoint blockade observed in previous studies, supporting their immune targeting across cancers.
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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 | 0,000 |
| 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 ».