Defining molecular determinants of T cell spatial localization and clonal response throughout PDAC malignant progression 3030
Notice bibliographique
Résumé
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)
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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 ».