Abstract C013: Spatial immune profiling of early- and late-onset colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Early-onset colorectal cancer (EOCRC) frequency has increased in the last years; elucidating the immune landscape in tumor and normal appearing colon mucosa of these patients can aid to better understand the tumor immune response and develop strategies for therapy. The purpose of this study is to evaluate if EOCRC has a distinct immune landscape compared to middle-, and late-onset CRC (MOCRC and LOCRC) and normal colonic tissues. Methods We retrospectively collected FFPE biopsies tissues from patients with CRC. Fourteen TMAs were constructed with 35 normal-appearing colon mucosa (N), 66 adenocarcinomas (AC), and 45 paired N and AC. The samples were stained with PhenoCycler Fusion (PCF) panel which contains 24 biomarkers to identify T cells (CD3, CD4, CD8, FOXP3); B cells (CD20, CD21); macrophages (CD68, CD206); NK cells (CD56); epithelial cells (CK); vascular endothelial cells (CD31); and leukocytes (CD45). The panel also contains markers for checkpoint inhibitors (PD1, PDL1, CTLA4); arginase signaling (Arg-1); adenosine pathway (CD73); activation (OX40, HLA-DR); memory (CD45RO); and cytotoxicity and proliferation (GrB, Ki67). The qptiff images from PCF platform were visualized with QuPath software. Cell segmentation was performed with the StarDist deep learning algorithm. Biomarker colocalization, cell classification and density calculation were achieved with R package Phenoptr. We defined 9 major cell lineage phenotypes: epithelial cells (CK+); Treg cells(CD45+CD3+CD4+CD8-FOXP3+); T helper cells(CD45+CD3+CD4+CD8-FOXP3-); cytotoxic T cells(CD45+CD3+CD4-CD8+); NK cells(CD45+CD3-CD56+); M2 macrophages (CD45+CD68+CD206+); other macrophages/dendritic cells (CD45+CD68+CD206-); B cells(CD45+CD20+); and endothelial cells(CD45-CD31+). The T-test was used to compare differences between AC and N samples. The two-way ANOVA was applied for multiple group comparisons, and Spearman’s rank correlation test was used for correlation analysis. Results Within paired samples, cell densities of GrB expressing cytotoxic T cells (CD45+CD3+CD8+GrB+) and memory helper T cells (CD45+CD3+CD4+CD45RO+) showed positive correlation with age increase in N. Immunosuppressive and proliferating macrophages (CD68+CD73+ and CD68+Ki67+), also had an age-related increase in AC tissue. AC tissues contained significantly higher Tregs and lower NK cells (p<0.001) than their N tissue counterparts. For un-paired samples, AC tissues contained significantly higher Tregs, T helper, cytotoxic T cells (p<0.001) and marginally lower NK cells (p=0.058) than that in N tissues. Overall, AC tissues contained significantly higher PD1+ cytotoxic and helper T cells (p<0.05) than that in N tissues. In all AC tissues, LOCRC samples contained significantly higher PDL1+ helper T cells (p=0.013) and M2 macrophages (p=0.045) than that in EOCRC or MOCRC samples. Conclusion CRC tumors display age- and onset-dependent distinct immune profile in tumor and normal colon mucosa, with EOCRC and MOCRC depleted for immunosuppressive T cells and macrophages compared to LOCRC. Citation Format: Baohua Sun, Saxon Rodriguez, Shanyu Zhang, Zuzana Lutter-Berka, Yi-Qian Nancy You, Scott Kopetz, Cara Haymaker, Luisa Maren Solis Soto. Spatial immune profiling of early- and late-onset colorectal cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: The Rise in Early-Onset Cancers—Knowledge Gaps and Research Opportunities; 2025 Dec 10-13; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(23_Suppl):Abstract nr C013.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».