Hepatic CD4 T Cells Predict Hepatocellular Carcinoma Risk on Metabolic Dysfunction‐Associated Steatohepatitis Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH) increasingly drives hepatocellular carcinoma (HCC) development. We characterized inflammatory infiltrates in liver biopsies from MASH patients who developed HCC versus controls to identify predictive immune signatures. METHOD: Formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) liver biopsies from MASH patients were categorized as pre-HCC MASH (n = 10) or control MASH (n = 13) by the ESCALON consortium. Standardized histological analysis and multiplexed immunohistochemistry were performed targeting CD4, CD8, PD1, PDL1, FoxP3, CXCR6, CD3, CD68, and CD20 using a PhenoImager Fusion scanner. Single-cell RNA-seq datasets characterized hepatic CD4 T cell heterogeneity. Clinical parameters measured included ALT, AST, GGT, alkaline phosphatase, platelets, and INR. RESULTS: Pre-HCC MASH showed inflammation extending from portal to periportal areas versus portal-only distribution in controls. Analysis of 291,908 cells revealed significantly higher CD4+ density (p = 0.0243) and CD4+PD1+ cells (p = 0.017) in pre-HCC patients, while CD8+ and regulatory T cell densities remained unchanged. Single-cell RNA-seq identified potential phenotypic shifts from Th1 cytotoxicity toward tissue-repair and Th17 CD4+ T cells in MASH livers. Combined immunological and clinical variables (sex, age, CD4+ T cell numbers, ALT, alkaline phosphatase and platelets) achieved excellent predictive performance (ROC-AUC = 0.944) for HCC development. CONCLUSIONS: Increase in liver CD4+ T cell infiltration characterizes MASH-to-HCC progression. These immune signatures combined with clinical parameters demonstrate remarkable predictive value for identifying high-risk MASH patients.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».