Abstract B045: Deep learning–guided spatial dissection of melanoma uncovers compartmentalized tumor states associated with response and resistance to immunotherapy and its combination with MAPK inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Intratumoral heterogeneity is a key determinant of immunotherapy resistance, yet current biomarkers largely rely on single-modality features—such as CD8+ T cell infiltration, IFNG expression, or checkpoint ligand staining—without accounting for the spatial complexity of the tumor microenvironment. Composite biomarkers that integrate both tumor-intrinsic programs and their spatial organization remain underdeveloped. To address this, we combined machine learning–based molecular classification with spatial transcriptomics to uncover how transcriptional tumor states are physically structured within the tumor architecture and how this organization governs response or resistance to immunotherapy. Methods: We leveraged non-negative matrix factorization (NMF) and tumor microenvirnoment metabolism signatures with bulk RNA-seq data from >700 melanoma tumors across multiple phase I–III clinical trials. These programs were mapped onto spatial transcriptomics data using Tangram 2.0, a deep learning model that aligns single-cell or deconvolved bulk data to spatial coordinates. We analyzed cell–cell interactions, tumor-stromal patterning, and radial gene gradients to interpret functional spatial architecture. Results: Spatial mapping revealed that melanoma tumors often harbor multiple transcriptional programs arranged in discrete, non-overlapping tissue regions. Notably, undifferentiated (UR) and differentiated (DC) programs—associated with distinct therapeutic responses—co-existed within the same tumor but remained compartmentalized. Only spatial domains with DC-like features exhibited MAPK inhibitor–induced MHC-I expression and immune cell infiltration, whereas UR regions remained immune-excluded and were enriched for fibroblasts and extracellular matrix remodeling. These findings suggest that spatial segregation of tumor states, rather than overall tumor composition, may predict response to immunotherapy. Conclusions: This study presents a machine learning–enabled spatial framework that links transcriptional identity to physical tissue structure in melanoma. By uncovering how spatial architecture constrains therapeutic response, our work highlights the value of AI-driven models like Tangram for interpreting spatial data and guiding precision immuno-oncology. Citation Format: Kalpit Shah. Deep learning–guided spatial dissection of melanoma uncovers compartmentalized tumor states associated with response and resistance to immunotherapy and its combination with MAPK inhibitors [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr B045.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».