Peri-tumoural lymphocyte neighbourhoods predict longer survival in pancreatic ductal adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) remains one of the deadliest cancers and has limited options for treatment. Low immune infiltration, desmoplastic stroma, and poor tumour immunogenicity are all expected to contribute to PDAC's rapid progression and limited response to existing immunotherapies. PDAC tumours are mosaics of different sub-tumour microenvironments, including some that do contain immune cells. We hypothesized that increasing frequency of lymphocyte:tumour interactions would correlate with lengthened survival for patients with PDAC. Methods: Using multiplex immunofluorescence, digital pathology, and computational analyses, we profiled the spatial distribution, co-localization, and neighbourhood architecture of immune cells in tumours from 73 patients with PDAC. Results: Higher densities of CD3+CD8- (CD4+) T cells were associated with improved five-year overall survival, particularly when enriched at the tumour-stroma boundary (i.e. peritumoural). CD3+CD8- T cells, CD8+ T cells (CD3+CD8+), and B cells (CD20+) frequently co-infiltrated and co-localized, forming distinct immune neighbourhoods indicative of organized adaptive immunity. We defined three common immune neighbourhoods within PDAC (1) Macrophage dominant; (2) T cell dominant; and (3) Disorganized. With greater tumour and peri-tumoural area represented by the T cell dominant neighbourhood, overall survival was increased. The other neighbourhoods were not significantly associated with outcomes. Conclusion: Immune cells self-assemble into recurring patterns in PDAC. The presence of T cell dominant neighbourhoods, which we interpret as supporting ongoing immune activation, best predict lengthened survival. Spatially organized immune interactions may serve as prognostic indicators and inform future studies for immunotherapies in PDAC.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».