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Enregistrement W4414465958 · doi:10.1158/2326-6074.cimm25-pr-12

Abstract PR-12: Single-cell profiling of tumor-infiltrating B cells reveals autoantibody repertoires and potential cross-talk with T cells

2025· article· en· W4414465958 sur OpenAlexaboutno aff
Hiroto Katoh, Daisuke Komura, Miwako Kakiuchi, Shumpei Ishikawa

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntigenAntibodyImmunogenicitySomatic cellAutoantibodyMonoclonal antibodyAntibody RepertoireSomatic hypermutationB cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A growing body of evidence suggests that tumor-infiltrating B lymphocytes (TIBs) play important roles in anti-tumor immunity. However, their functions and characteristics—particularly the antigens they recognize—remain poorly understood. In this study, we aimed to comprehensively characterize TIBs, including their immunoglobulin repertoire, antigen specificity, and phenotypic diversity. We performed single-cell profiling of both the transcriptome and immunoglobulin repertoire of TIBs isolated from 11 gastric adenocarcinoma tissues. Using single-cell immunoglobulin repertoire sequencing (scRepertoire-seq), we obtained thousands of paired heavy- and light-chain sequences per case. We observed hallmarks of antigen-specific stimulation—including class switching to IgG, somatic hypermutation, clonal expansion, and differentiation into plasma cells—underscoring the importance of antigen identification for understanding TIB biology. Based on the scRepertoire-seq data, we reconstructed human monoclonal antibodies and explored their target antigens. To focus on cases with strong humoral response, we selected three tumors with high plasma cell infiltration and generated 6–10 immunoglobulins per case from dominant TIB clones. We screened these antibodies against human cell line lysates via immunoprecipitation and mass spectrometry, complemented by ELISA and human protein arrays, and identified 10 autoantigens (2–5 per case). The identified autoantigens displayed diverse functions and subcellular localizations, while several were notably linked to nucleic acid–related proteins. Notably, whole-genome sequencing revealed that several identified autoantigens harbored somatic missense mutations in the same tumors where the corresponding autoantibodies were detected. In these tumors, multiple distinct TIB clones recognized the same antigen, suggesting high immunogenicity of the mutated proteins. However, the mutations do not appear to be essential for antibody recognition, as the antigen sources in our experiments were generic human cell lines lacking these mutations. These findings raise the possibility that oligoclonal expansion of TIBs toward mutated proteins is driven by neoantigen-specific T cell responses. Such coordination may involve linked recognition, where T cell–mediated B cell activation leads to both B and T cells recognizing the same or physically associated antigens, potentially at different epitopes. To investigate this, we assessed the MHC binding affinity of the mutated peptides using bioinformatic analysis. Collectively, our findings provide new insights into TIB-related autoimmunity in cancer, suggesting that these responses are not merely non-specific reactions to abundant self-proteins, but may reflect coordinated, antigen-specific interactions with neoantigen-driven T cell immunity. These insights may inform the development of more effective strategies to harness tumor immunity. Citation Format: Mikiya Takata, Hiroto Katoh, Daisuke Komura, Miwako Kakiuchi, Shumpei Ishikawa. Single-cell profiling of tumor-infiltrating B cells reveals autoantibody repertoires and potential cross-talk with T cells [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Mechanisms of Cancer Immunity and Cancer-related Autoimmunity; 2025 Sep 24-27; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2025;13(9 Suppl):Abstract nr PR-12.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
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