Characterizing the melanoma brain metastasis microenvironment using CyTOF IMC and the adenosine pathway in melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Le mélanome est le type de cancer de la peau le plus fréquent et les métastases du système nerveux central en sont une complication fréquente et grave. Les cellules de mélanome interagissent avec une grande variété de types de cellules dans le microenvironnement tumoral (MET), ce qui peut entraîner des effets pro- ou antitumoral. Plusieurs voies immunosuppressives ont été récemment découvertes comme des cibles médicamenteuses prometteuses, notamment la voie de l'adénosine. L'adénosine extracellulaire s'accumule dans le MET suite à l'hydrolyse de l'ATP par les ectonucléotidases CD39 et CD73. Les principaux régulateurs de la voie de l'adénosine sont CD39, CD73, et les récepteurs A2a et A2b. Matériel et Méthodes: Pour caractériser spatialement le MET des métastases cérébrales du mélanome (MCM), nous avons quantifié l'expression de 35 marqueurs protéiques à l'aide du time of flight (CyTOF) Imaging Mass Cytometry (IMC) dans 21 MCM, et segmenté et classé plus de 130 000 cellules. Ensuite, pour évaluer les effets du ciblage du récepteur A2b et du CD73 dans la voie de l'adénosine sur le développement du mélanome, nous avons utilisé les tests de prolifération IncuCyte et MTS pour évaluer la prolifération des cellules de mélanome. Résultats: Dans notre ensemble de données, les caractéristiques immunitaires du MET étaient hétérogènes dans tous les échantillons et le type de cellule le plus courant après les cellules cancéreuses du mélanome était les macrophages dérivés de la moelle osseuse (MDMO). Les échantillons à propagation leptoméningée avaient significativement moins de neutrophiles, de MDMO de type M1, d'autres cellules T et plus de cellules cancéreuses dans leur microenvironnement. Nous avons observé que la stimulation du récepteur A2b a un effet antiprolifératif sur les cellules cancéreuses du mélanome. Conclusion: Cette recherche met en évidence le rôle du MET dans la progression du mélanome et l'importance du MET comme base pour le développement de nouvelles thérapies pour les patients atteints de cancer.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».