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Enregistrement W4411228424 · doi:10.1101/2025.06.09.657642

Alterations of the composition and spatial organization of the microenvironment following non-dysplastic Barrett’s esophagus through progression to cancer

2025· preprint· en· W4411228424 sur OpenAlexaff
Meng‐Lay Lin, John W. Hickey, Adam M. Passman, Emanuela Carlotti, Shruthi Devkumar, Yannick Derwa, Joanne Chin‐Aleong, Richard Hackett, James Evans, Veena Sangwan, Marco Novelli, Manuel Rodriguez‐Justo, Marnix Jansen, Tim Underwood, Sui Huang, Philippe Gascard, Mairi H McLean, Christian M. Schürch, Thea D. Tlsty, Lorenzo Ferri, Garry P. Nolan, Stuart A.C. McDonald

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesCancer Research UKNational Institutes of HealthAmerican Cancer Society
Mots-clésLaser capture microdissectionImmune systemBiologyMetaplasiaTumor progressionCancerTumor microenvironmentCD8Cancer researchCellImmunologyPathologyMedicineGeneGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Barrett’s esophagus (BE), a metaplastic condition that is the only known precursor for esophageal adenocarcinoma (EAC), is relatively common, but progression to cancer is infrequent. BE is inflamed but the contribution of the immune system to the carcinogenic process is unknown. To this end, we contrasted non-dysplastic metaplasia of BE patients, captured when they did not progress (non-progressors), did subsequently, but had not yet progressed (pre-progressors) or had already progressed to EAC (progressors). Using spatial multiplexed 56-protein analysis, serial laser capture microdissection (LCM) RNAseq and shallow whole genome sequencing, we identified prooncogenic immune neighbourhoods and dysregulated immune cell populations predictive of subsequent progression to EAC. Indeed, spatial analysis revealed that M1 macrophages, regulatory natural killer (NK) cells, neutrophils and altered ratios of intraepithelial CD4 + and CD8 + lymphocytes typify tumor microenvironmental (TME) changes associated with cancer initiation. Spatially derived cell-to-cell interactions revealed progression-specific immune cell interaction signatures predominantly involving M1 macrophages NK cells and plasma cells. Furthermore, LCM RNAseq analysis identified gene expression ‘hot’ signatures enriched in pre-progression and progression samples. Notably, we also observed a correlation between immune cells and copy number alterations in progressor metaplasia. By exposing coordinated changes in the immune cell landscape in patients at high risk of developing EAC, this multi-omic dataset provides novel diagnostic and therapeutic opportunities

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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