Integrative analysis of tumor microenvironment in advanced pancreatic cancer: Unraveling genomic and immune landscape for targeted therapies.
Notice bibliographique
Résumé
4182 Background: An understanding of genotype and immunophenotype interactions in advanced pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is important in designing combination strategies. In addition, PDAC subtypes may harbor unique tumor immune microenvironments (TMEs) and confer differential sensitivity to KRAS inhibitors (KRASi). We aimed to characterize the baseline TME in advanced PDAC and its relationship with genomic, transcriptomic and clinical data. Methods: The COMPASS trial (NCT02750657) investigated whole genome (WGS) and transcriptome (RNA-Seq) sequencing in patients (pts) receiving first line therapy for advanced PDAC. We performed multiplex immunohistochemistry (mIHC) to identify 5 immune cell subtypes (CD8+/CD4+ T cells, Tregs, B cells and macrophages) and CIBERSORT, a deconvolution method that uses gene expression profiles. Statistical analyses were performed using STATA/R software and significance was defined as p - value < 0.05. Multivariate logistic regression was used and Kaplan Meier analyses evaluated impact on survival. Results: Of 268 pts, 62 had available tissue samples with mIHC, WGS, and RNA-Seq data (n = 21 primary biopsies, n = 41 metastases, 34/41 liver). All 62 pts had KRAS mutations (28 G12D, 19 G12V, 10 G12R, 5 other) and 29 had KRAS major or minor imbalances. 55 cases (88.7%) were classified as classical subtype and HRDetect hi was seen in 10 pts, including 5 with BRCA1/2 mutations (4 germline, 1 somatic). In the overall cohort, differences between tumor and stroma were evident with increased infiltration of CD8 and CD4 Tcells and Tregs in stroma ( p < 0.001) and increased macrophages (p= 0.0343) in tumor. CIBERSORT in a subset of 51 pts demonstrated increased M0 (p= 0.0035) and M2 macrophages ( p = 0.0067) in liver metastases compared to primary samples, suggesting a more immunosuppressive TME. A higher number of B cells were seen in lung metastases (median 207.5 vs. 43.2 vs. 3.7 vs. 1.8 cells/mm2, p = 0.011) compared to abdominal wall, peritoneum and liver, respectively. Pts with KRAS major imbalance (n =14, 3 basal like) were found to have higher median numbers of CD8+ (114.5 vs. 25.1 vs. 27.5 cells/mm2, p = 0.038) and CD4+ Tcells (292.1 vs 133.4 vs. 97.4 cells/mm2, p = 0.005) when compared to minor/balanced samples, respectively. Basal-like PDAC had fewer macrophages than classical subtype (median 13.2 vs. 28.2 cells/mm2, p = 0.0103). On survival analysis, pts with HRDetect lo and classical subtype with higher macrophage counts had a tendency towards increased survival (median OS: 11.8 vs. 9.5 months, p = 0.066). Conclusions: We identified increased CD8/CD4 T cell infiltration in PDAC stroma, as well as in pts with KRAS major imbalance. Immune cell profiling may complement molecular profiling as potential biomarkers and warrants further study in this context.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».