Vanhille L, Kassambara A, Hamdad C, Mercadal M, Papadopoulos A, Outters P, Vasse T, Leca V, Galon J, Fieschi J. Veracyte Biopharma-Atlas für Darmkrebs: Kombination von Multi-Parameter-Ansatz und maschinellem Lernen zur Erfassung der Komplexität des Tumor-Immunkontextes. Cancer Research. 2023. Poster #5476, AACR Annual Meeting. Abstract anzeigen
Zusammenfassung der Studie
Das Verständnis der Immunmechanismen bei Kolorektalkrebs (CRC) ist entscheidend für ein besseres Ansprechen auf Immuntherapien, von denen nur eine Minderheit der Patienten profitiert. Der Veracyte Biopharma-Atlas stellt ein Multi-omics-Framework dar, das Transcriptomics, Spatial Proteomics (Brightplex®) und Genomics kombiniert, um die tumorimmune Mikroumgebung (TME) zu entschlüsseln.
Wichtige Beiträge der Studie:
Entwicklung eines Multiparameter-Atlas unter Verwendung von Werkzeugen des maschinellen Lernens:
- Multimodale Faktorenanalyse (MOFA)
- Selbstorganisierende Karten (SOMs)
Angewandt auf 47 FFPE-CRC-Proben, die Patientengruppen mit folgenden Merkmalen aufzeigen:
- Hohe Immunzellinfiltration (T-Zellen, Makrophagen) und Immungenexpression
- Schlecht infiltrierte Tumore mit erhöhtem M2/M1-Makrophagen-Verhältnis
Der Atlas dient als Grundlage für die spätere:
- Projekt neue Patientendaten
- Erstellung von Immunogrammen zur Unterstützung personalisierter Behandlungsstrategien
In dieser Studie war Alboukadel Kassambara der erste Autor der Posterpräsentation und zweiter Autor des eingereichten Abstracts. Er trug zum Entwurf und zur Implementierung der Multi-omics Integration Toolbox bei, führte die Bioinformatik-Analysen und Datenvisualisierungen durch und trug zum Aufbau des Veracyte Biopharma-Atlas für kolorektales Karzinom bei, der Transkriptomik, Genomik und räumliche Proteomik zur Abbildung des Immunkontextes integriert.
Zitat
Präsentation: Poster bei AACR Annual Meeting, Abstract #5476
Datum: April 4, 2023
Typ: Poster Präsentation
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Wissenschaftliche Beiträge
Hier sind weitere wissenschaftliche Abstracts, die von Alboukadel Kassambara verfasst oder mitverfasst wurden. Diese Beiträge umfassen computergestützte Biologie, Bioinformatik, Biostatistik, maschinelles Lernen und Multi-Omik, mit Schwerpunkt auf Immuno-Onkologie und translationaler Forschung.
