Quantification of the PD-1/PD-L1 Axis in Various Cancer Types by Immuno-Multiple Reaction Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
III tests), and iii.correlations between peptide levels and survival time after immunotherapy with Kaplan-Meier methods and Cox regression. ResultsWe examined samples from 175 patients with different cancer types.The proportions of samples with detectable amounts of each peptide varied substantially: 92% had detectable NIIQ (PD-L1), 80% had detectable LQDA (PD-L1), 60% had detectable LFDV (PD-L1), 54% had detectable ATLL (PD-L2), 76% had detectable GPLA (NT5E), 89% had detectable LAAF (PD-1), 68% had detectable ITFP (LCK), and 53% had detectable LIAT (ZAP70).Correlations between each pair of the PD-L1 peptides (LQDA, NIIQ, and LFDV) were high at R=0.70 between (LQDA and NIIQ), R=0.65 between (NIIQ and LFDV), and R=0.92 (between LFDV and LQDA), with pvalues for these correlations of less than 0.001.Of the 175 samples, 83 were linked to clinical data.Of those samples, 51 patients received immunotherapy as at least one of their lines of therapy and 26 of those 51 patients benefited from immunotherapy.P-values from t-tests comparing single peptide concentrations between patients who experienced clinical benefit and those who did not were all greater than 0.05.P-values from the Cox regression comparing patients above vs below cut-offs based on individual peptide concentrations were also not statistically significant. ConclusionWe were able to determine the concentrations of multiple peptides that contributed to proteins in the PD-1/PD-L1 signaling axis by using anti-peptide antibodies.The strong correlation between the PD-L1-associated peptides and the strong correlations between those peptides and the peptide IV associated with PD-1 both suggest the assay functioned well.That being said, the lack of significant differences between peptide levels in patients who benefited from immunotherapy and those who did not indicates that single peptide concentrations may not be sufficient to predict clinical outcomes in patients receiving immunotherapy.Research into algorithms for combining information on peptide concentrations may demonstrate the potential of optimized iMRM and LC-MS.Multiplexed mass spectrometry-based assays like optimized iMRM may prove an effective alternative to PD-L1 IHC.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,009 |
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 ».