Abstract 6453: Dual-omic characterization of the immune landscape of pediatric solid tumors revealed putative epigenetic mechanisms of immune evasion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: There is a general lack of efficacy of immune checkpoint blockades (ICBs) in pediatric solid tumors. Methylation reprogramming is a major player in tumor immune microenvironment (TiME) modeling and ICB resistance. Its role in pediatric-specific TiME has yet to be explored. Hypothesis: Dual-omic classification, combining DNA-methylation and RNA-sequencing, can identify tumors with epigenetically altered TiME, potentially responsible for ICB resistance. Objective: Identify and characterize pediatric solid tumors with epigenetically altered immune phenotypes. Methods: We studied bulk tumor gene expression and DNA-methylation profiles from 184 pediatric extracranial solid tumors. To individualize immune phenotypes, we used similarity network fusion (SNFtool) for dual-omic clustering of immune genes. Clusters were compared for differential expression and differential methylation using volcano3D. We studied the relationship of enhancer methylation to gene expression (ELMER package) to reconstruct regulatory networks (genes and pathways). Transcription factor and cofactor binding motifs were identified to characterize the regulatory element landscape specific to each phenotype. Adjusted p-values <0.01 were deemed significant. Results: A total of 184 samples were included. SNF clustering identified 3 phenotypes regrouping 52 (28%), 83 (45%), 49 (27%) samples in clusters (cl) 1, 2 and 3, respectively. Cl1 exhibited low expression of immune genes (“cold” phenotype), cl2 overexpressed immune genes (“hot” phenotype), and cl3 featured global hypermethylation (epigenetically “altered” phenotype). Both hot and altered phenotypes overexpressed immune checkpoints (CD274, PDCD1), T-cell activator chemokines (CXCL9, CXCL10) and pro-inflammatory pathways, central to ICB sensitivity. However, only hot tumors overexpressed genes and pathways essential for antigen (Ag)-presenting machinery and immune recognition. The methylation regulatory network indicated that the derepression of genes and pathways related to Ag-presenting machinery (mainly MHC-II and regulators) was specific to hot tumors. In contrast, gene silencing in the altered phenotype relied on hypermethylation/downregulation of the CIITA cofactor domain, the master control of MHC-II genes, interferon-regulated factors (IRFs), and immune-specific master regulators (SPI1 and BATF2). These factors are crucial for anti-tumor immunity and ICB sensitivity. Conclusion: We demonstrated that DNA-methylation participates in reshaping the TiME of pediatric solid tumors. A subset of tumors with epigenetically altered immune phenotype is characterized by an inflamed immune environment but altered antigen presentation by methylation reprogramming. Future studies should investigate methylation modulators to reverse these mechanisms and enable ICB sensitivity. Citation Format: Stephanie Bianco, Anas Belaktib, Virgile Raufaste Cazavieille, Charles Joly-Beauparlant, Mona Patoughi, Lara Herrmann, Emeric Texeraud, Sylvie Langlois, Thomas Sontag, Alex Richard-St-Hilaire, Vincent-Philippe Lavallée, Thai Hoa Tran, Sonia Cellot, Daniel Sinnett, Arnaud Droit, Raoul Santiago. Dual-omic characterization of the immune landscape of pediatric solid tumors revealed putative epigenetic mechanisms of immune evasion [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 6453.
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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) | 0,003 | 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.
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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 ».