Immunotherapeutic Approaches to Diffuse Intrinsic Pontine Gliomas
Notice bibliographique
Résumé
Diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG) is a lethal brain tumour for which there are no effective therapies. Recently, immunotherapy has emerged as a promising therapeutic option for solid brain tumours, but its implementation requires an in-depth understanding of the immune landscape and the identification of protein targets. To date, the immune landscape of DIPG has been poorly defined with controversies around cell identities and activation states and various protein targets have been identified however with limited efficacy. Our analysis of RNA sequencing data from 42 tumour bulk revealed increased immune cell abundance and pathways involving regulation of immune cells in tumour samples when compared to normal brain. Complemented by single cell RNA sequencing, our analysis reveals increased immune activity within the tumour core and the invading margin of DIPG tumours. There is limited infiltration of T cells, but high infiltration of tumour associated macrophages (TAMs) specifically bone-marrow derived macrophages and resident microglia in the primary and disseminated locations of the tumour. Using marker discovery algorithms to define TAM specific signatures, we inferred TAM states and found activation states distributed along a scale of M1 (“pro-inflammatory”) to M2 (“oncogenic”) macrophage states. Our results further add to the growing body of evidence that TAMs do not cleanly fit into the dichotomous M1/M2 classification of activation. Our results suggest immune cells in DIPG are lacking inflammation signatures and are promoting an immune suppressed microenvironment thus elucidating a target for therapy. Finally, we identify a cancer-testis antigen that is upregulated in DIPGs and can be exploited as an adoptive T cell immunotherapeutic target.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».