Résumé 5488 : La protéomique spatiale améliorée par IA révèle les interactions entre les cellules B et les cellules FoxP3+ dans la progression du carcinome épidermoïde HPV(+) de l'oropharynx

Résumé Contexte : Analyser les interactions et la distribution microanatomique du microenvironnement immunitaire tumoral (TIME) est essentiel pour une compréhension approfondie de la progression tumorale. La cytométrie de masse en imagerie (IMC) est un système d'imagerie tissulaire haute dimension qui permet une exploration multiparamétrique in situ des microenvironnements tumoraux au niveau cellulaire unique. Cette étude décrit un protocole pour l'analyse d'images IMC 39-plex de sections tumorales de carcinome épidermoïde oropharyngé HPV (+) humains (OPSCC), élucidant la nature, les fonctions et les interactions des cellules immunitaires avec les cellules tumorales. L'analyse des données IMC fournit des informations précieuses pour les études cliniques pouvant être utilisées pour l'identification de biomarqueurs pronostiques et des mécanismes de résistance aux immunothérapies actuelles. Méthodes : Une étude rétrospective a été menée sur (N=20) patients (10 progressants et 10 non-progressants) avec OPSCC HPV (+). Le jeu de données comprend des coloration héma-toxylinée et éosinée (H0,05, test U de Mann-Whitney) suggérant une suppression coordonnée de la croissance tumorale. Conclusion : Nous avons développé un protocole basé sur l'apprentissage profond pour analyser les relations spatiales dans le TIME à partir des données IMC, démontrant sa pertinence clinique dans la prédiction de la progression de la maladie. Nos résultats soulignent l'importance des relations spatiales dans le microenvironnement tumoral pour la réponse et suggèrent que la proximité soit des cellules T CD3+ aux cellules cancéreuses, soit des cellules B aux cellules FoxP3+ constituent des biomarqueurs candidats. Format de citation : Sumanth Reddy Nakkireddy, Routman David, Kathleen Bartemes, Daniel Ma, Tae Hyun Hwang, Kathryn Van Abel, Chadi Nimeh Abdel-Halim. AI-enhanced spatial proteomics reveals B-cells Part 1 (Regular Abstracts) ; 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84 (6Suppl): Abstract nr 5488.