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Enregistrement W7135036575 · doi:10.1093/neuped/wuaf001.186

LGG-03. Revealing MAPK-Activated Immune-Suppressive Myeloid Populations in Pediatric Low-Grade Gliomas Through Spatial Immune Mapping

2025· article· en· W7135036575 sur OpenAlex
Augusto Faria Andrade, Romain Sigaud, Evan Puligandla, Bridget Liu, Elham Karimi, Alva Annett, Morteza Rezanejad, Simone Schmid, Florian Selt, P. Hern�iz Driever, Svea Horn, Philipp Sievers, Marco Prinz, Markus Glatzel, C. Mawrin, Christian Hartmann, Camelia‐Maria Monoranu, Felix Sahm, Stefan M Pfister, O Witt, David T W Jones, Arend Koch, Claudia L. Kleinman, David Capper, Logan A. Walsh, N Jabado, Till Milde

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Pediatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyeloidImmune systemMass cytometryImmunophenotypingMyeloid leukemiaPopulationMicrogliaTumor microenvironment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pediatric low-grade gliomas (pLGG), the most common brain tumors in children, remain a significant cause of morbidity. Therefore, novel therapeutic strategies are urgently needed. Although some studies have characterized the tumor microenvironment (TME) of pLGG using bulk and/or single-cell RNA sequencing, little is known about the spatial proteomic architecture of pLGG and its relationship to clinico-molecular features. Our study utilized imaging mass cytometry and a panel of 28 metal-labeled antibodies to unravel the spatial organization of 120 primary pLGG samples from the LOGGIC Core BioClinical DataBank. Cellular neighborhood analysis mapped the spatial organization of pLGG TME and several clinical features (entity, tumor location, disease progression status, age and sex) were used to measure their putative association with the enrichment of key cell populations and structures. Here, we revealed myeloid cells - comprising resident microglia and diverse bone marrow-derived macrophages - as the predominant immune population in the TME, notably in optic pathway tumors, alongside limited T-lymphoid infiltrates. Importantly, we identified an immunophenotype signature based on the presence of myeloid cell populations that was significantly associated with disease progression in our cohort. Clinically, the myeloid cell populations, together with an increased expression of the immune checkpoint protein TIM-3, suggest the presence of an immunosuppressive environment. Notably, p-ERK positivity was high in the myeloid populations, indicating a possible link between TIM-3 and MAPK activity in myeloid cells. Spatial analysis unveiled intriguing cell interactions, including noteworthy myeloid interactions, and specific cellular neighborhoods consistently associated with progression-free survival (PFS) in all patients, and particularly those at risk of progression. Our study, the largest on pLGG TME to date, highlights the immunosuppressive role of diverse myeloid infiltrates and suggests combining TIM-3 with MAPK inhibition as a promising therapeutic strategy targeting both the TME and oncogenic MAPK activation in these debilitating tumors.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle