Tumor-infiltrating lymphocyte: features and prognosis of lymphocytes infiltration on colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) are vital elements of the tumor microenvironment (TME), and the anti-tumor activity of TILs on colorectal cancer (CRC) has been a topic of concern. However, the characteristics and prognosis of the various types of lymphocyte infiltration in CRC have not been fully explained. Our study aimed to identify distinct features and prognosis of TILs. We integrated multiple-cohort databases to illustrate the features, proportions, and prognosis of TILs on CRC. We found that macrophages were significantly enriched in CRC. When we used the scRNA-seq database to further evaluate the proportion of TILs, we noticed markedly higher numbers of CD4 + T cell, B cell, and CD8 + T cell in four Gene Expression Omnibus Series (GSE) CRC cohorts. Interestingly, we found that the infiltrating level of TIL subgroups from highest to lowest is always dendritic cells, CD8 + T cells, CD4 + T cells, neutrophils, B cells, and macrophages; the proportion of infiltration is largely constant regardless of mutations in specific genes or somatic copy number variation (sCNV). In addition, the data corroborated that CD4+ TILs and CD8+ TILs have certain application values in the prognosis of CRCs, and age negatively related to CD8+ TILs and B plasma infiltration. Finally, patients with CRC who are older than 70 years have a better response to immune-checkpoint blockade.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».