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Enregistrement W4416448019 · doi:10.1093/jimmun/vkaf283.872

Defining molecular determinants of T cell spatial localization and clonal response throughout PDAC malignant progression 3030

2025· article· en· W4416448019 sur OpenAlexaffabout
Matthew Bianca, Sara Lamorte, Cristiane Naffah de Souza, Rene Quevedo, Tracy L. McGaha

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor microenvironmentCytotoxic T cellPhenotypeImmune systemT cellCD8CancerCellImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Description Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a highly aggressive malignancy, poised to become the second leading cause of cancer-related deaths in North America. The paucity of neoantigen presentation in PDAC has been hypothesized to promote the development of an “immunologically-cold” tumor microenvironment (TME), driving poor clinical responses to immunotherapy. Despite the abundant immune infiltrate observed in PDAC, T cells display a limited cytotoxic capacity to kill malignant tumor cells which further diminishes throughout disease progression. Utilizing single cell RNA-sequencing coupled to T cell receptor profiling, we have characterized T cell populations in clinical specimens of inflammatory pre-malignant intraductal papillary mucinous neoplasia (IPMN) lesions and advanced stage PDAC tumors. Striking phenotypic and clonal dynamic differences were observed in both CD8 and CD4 T cell populations between IPMN and PDAC specimens which underly their distinct functional capabilities in the evolving TME. The spatial interactions and microenvironmental neighborhoods of neoantigen-reactive T cells in PDAC have yet to be explored in-depth and hold unexploited therapeutic potential. Utilizing the 10X Genomics Xenium platform with custom probes designed to hybridize with neo-antigen-specific T cell clones, we are interrogating the cellular interactions which drive T cell clonal expansion to identify therapeutically relevant vulnerabilities in PDAC malignant progression. Funding Sources Supported by National Insitutes of Health, Canadian Institutes of Health Research, and Princess Margaret Cancer Center Catalyst Grant. Topic Categories Tumor Immunology: Cellular Responses and Tumor Microevironment (TIME)

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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