1091 Decoding clinical and molecular determinants of tertiary lymphoid structure heterogeneity in pancreatic cancer by integrating multimodal spatial transcriptomics, proteomics, and histopathology imaging
Notice bibliographique
Résumé
Background Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a malignant neoplasm of the pancreas characterized by late-stage detection, with few treatment options and prognostic biomarkers. Tertiary lymphoid structures (TLS) have been found to be predictive of survival in PDAC, however, their phenotypic heterogeneity, functional significance, and relationship to genomic and transcriptomic subtypes remain poorly understood.Methods Using TLS histopathology detection methods we identified TLS across a cohort of over 600 patients and linked their presence to matched genomics and clinical metadata. We generated GeoMx spatial transcriptomics data for 13 PDAC patients with over 200 regions of interest (ROIs) focused on TLS and tumour. We stained and digitized matched whole-slide hematoxylin and eosin (H&E) images and single-cell spatial proteomic data using Imaging Mass Cytometry (IMC) on serial sections of the same ROIs profiled with GeoMx. Using unsupervised clustering and differential expression analyses we characterized TLS into subgroups.Results We show that we can automate TLS detection in H&E from primary tumour resections and liver metastases biopsies. We quantified the percentage of PDAC samples with TLS, the number of TLS per patient and linked their presence to PDAC transcriptomic subtypes, genomic aberrations and patient metadata. We identified three distinct TLS subgroups based on whole-transcriptome TLS expression profiles, and find that TLS subgroup identity is determined by tumour proximity, and specific pathway activation within the adjacent tumour. Finally, we use IMC to deconvolve the single cell content of each subgroup.Conclusions TLS are a known prognostic factor in PDAC, however, they have never been thoroughly characterized or linked to genomic and transcriptomic PDAC subtypes. We find previously unappreciated heterogeneity in TLS phenotypes and link these to tumour phenotypes in what is the most comprehensive characterization of TLS to date.Ethics Approval Samples were taken from previous studies with patient informed consent and approval from Institutional Review or Research Ethics Boards (REB # 20-0170-E, Sinai Health).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».