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dc.contributor.author
Fernandez, Elmer Andres
dc.contributor.author
Mahmoud, Yamil Damián
dc.contributor.author
Veigas, Florencia
dc.contributor.author
Rocha, Darío Gastón
dc.contributor.author
Miranda, Matías
dc.contributor.author
Merlo, Joaquín Pedro
dc.contributor.author
Balzarini, Mónica
dc.contributor.author
Lujan, Hugo Daniel
dc.contributor.author
Rabinovich, Gabriel Adrián
dc.contributor.author
Girotti, Maria Romina
dc.date.available
2021-01-08T15:34:23Z
dc.date.issued
2020-12-16
dc.identifier.citation
Fernandez, Elmer Andres; Mahmoud, Yamil Damián; Veigas, Florencia; Rocha, Darío Gastón; Miranda, Matías; et al.; Unveiling the immune infiltrate modulation in cancer and response to immunotherapy by MIXTURE—an enhanced deconvolution method; Oxford University Press; Briefings In Bioinformatics; 16-12-2020; 1-17
dc.identifier.issn
1467-5463
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/121874
dc.description.abstract
The accurate quantification of tumor-infiltrating immune cells turns crucial to uncover their role in tumor immune escape, to determine patient prognosis and to predict response to immune checkpoint blockade. Current state-of-the-art methods that quantify immune cells from tumor biopsies using gene expression data apply computational deconvolution methods that present multicollinearity and estimation errors resulting in the overestimation or underestimation of the diversity of infiltrating immune cells and their quantity. To overcome such limitations, we developed MIXTURE, a new ν-support vector regression-based noise constrained recursive feature selection algorithm based on validated immune cell molecular signatures. MIXTURE provides increased robustness to cell type identification and proportion estimation, outperforms the current methods, and is available to the wider scientific community. We applied MIXTURE to transcriptomic data from tumor biopsies and found relevant novel associations between the components of the immune infiltrate and molecular subtypes, tumor driver biomarkers, tumor mutational burden, microsatellite instability, intratumor heterogeneity, cytolytic score, programmed cell death ligand 1 expression, patients´ survival and response to anti-cytotoxic T-lymphocyte-associated antigen 4 and anti-programmed cell death protein 1 immunotherapy.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Oxford University Press
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
IMMUNE INFILTRATE
dc.subject
DECONVOLUTION
dc.subject
RNASEQ
dc.subject
CANCER
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
Unveiling the immune infiltrate modulation in cancer and response to immunotherapy by MIXTURE—an enhanced deconvolution method
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2021-01-08T15:04:37Z
dc.journal.pagination
1-17
dc.journal.pais
Reino Unido
dc.journal.ciudad
Oxford
dc.description.fil
Fil: Fernandez, Elmer Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Inmunología y Enfermedades Infecciosas. Universidad Católica de Córdoba. Centro de Investigación y Desarrollo en Inmunología y Enfermedades Infecciosas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Mahmoud, Yamil Damián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; Argentina
dc.description.fil
Fil: Veigas, Florencia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; Argentina
dc.description.fil
Fil: Rocha, Darío Gastón. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina
dc.description.fil
Fil: Miranda, Matías. Universidad Católica de Córdoba; Argentina
dc.description.fil
Fil: Merlo, Joaquín Pedro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; Argentina
dc.description.fil
Fil: Balzarini, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina
dc.description.fil
Fil: Lujan, Hugo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Inmunología y Enfermedades Infecciosas. Universidad Católica de Córdoba. Centro de Investigación y Desarrollo en Inmunología y Enfermedades Infecciosas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Rabinovich, Gabriel Adrián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; Argentina
dc.description.fil
Fil: Girotti, Maria Romina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; Argentina
dc.journal.title
Briefings In Bioinformatics
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://academic.oup.com/bib/advance-article/doi/10.1093/bib/bbaa317/6035270
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbaa317