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Enregistrement W4413049571 · doi:10.1016/j.jpi.2025.100465

Neighborhood clustering analysis to define epithelial–stromal interface for tumor infiltrating lymphocyte evaluation

2025· article· en· W4413049571 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Pathology Informatics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensCanada Research Chairs
Organismes subventionnairesMedical Center, University of Rochester
Mots-clésStromal cellComputer scienceCluster analysisLymphocyteInterface (matter)Information retrievalComputational biologyPathologyMedicineArtificial intelligenceImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluation of tumor infiltrating lymphocytes as recommended by current guidelines is largely based on stromal regions within the tumor. In the context of epithelial malignancies, the epithelial region and the epithelial-stromal interface are not assessed, because of technical difficulties in manually discerning lymphocytes when admixed with epithelial tumor cells. The inability to quantify immune cells in epithelial-associated areas may negatively impact evaluation of patient response to immune checkpoint therapies. Innovative spatial analysis techniques have emerged that can directly address challenges associated with quantification of lymphocytes in specialized regions like the interface. In this study, we apply supervised neighborhood clustering analysis (via an open-source application CytoMAP) to assess the spatial distribution of CD8+ T cells, CD8+ TIM3+ (T cell immunoglobulin and mucin-domain containing-3) exhausted T cells, and TIM3+ CD8- macrophages on a gynecological tumor microarray. Neighborhood clustering analysis is adept at objectively mapping the epithelial-stromal interface alongside the epithelial and stromal region of each tumor under a three-compartment model. When tumors are partitioned by the conventional two-compartment model (epithelial and stromal region only), the highest density of total CD8+ T cells is found in the stromal region in a slight majority of tumors. In contrast, the interface region surpasses both the epithelial and stromal region in holding the highest density of CD8+ T cells when this unique region is incorporated into the three-compartment model. Further subset analysis shows higher proportion of CD8+ TIM3+ exhausted T cells within the interface and epithelial region, as compared to CD8+ TIM3- T cells which span from the stroma to the interface. These results highlight the utility of implementing quantitative spatial technique and immune subset analysis in the assessment of tumor infiltrating lymphocytes, and underscore the potential significance of the under-reported tumor epithelial-stromal interface.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,319 · 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