State of the Science: An Update on Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Renal cell carcinomas (RCC) are emerging as a complex set of diseases that are having a major socioeconomic impact and showing a continued rise in incidence throughout the world. As the field of urologic oncology faces these trends, several major genomic and mechanistic discoveries are altering our core understanding of this multitude of cancers, including several new rare subtypes of renal cancers. In this review, these new findings are examined and placed in the context of the well-established association of clear cell RCC (ccRCC) with mutations in the von Hippel-Lindau (VHL) gene and resultant aberrant hypoxia inducible factor (HIF) signaling. The impact of novel ccRCC-associated genetic lesions on chromatin remodeling and epigenetic regulation is explored. The effects of VHL mutation on primary ciliary function, extracellular matrix homeostasis, and tumor metabolism are discussed. Studies of VHL proteostasis, with the goal of harnessing the proteostatic machinery to refunctionalize mutant VHL, are reviewed. Translational efforts using molecular tools to elucidate discriminating features of ccRCC tumors and develop improved prognostic and predictive algorithms are presented, and new therapeutics arising from the earliest molecular discoveries in ccRCC are summarized. By creating an integrated review of the key genomic and molecular biological disease characteristics of ccRCC and placing these data in the context of the evolving therapeutic landscape, we intend to facilitate interaction among basic, translational, and clinical researchers involved in the treatment of this devastating disease, and accelerate progress toward its ultimate eradication.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».