Abstract 1278: Determining the proteomic changes that define progressor and non-progressor clear cell renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Renal cell carcinoma (RCC) is the most common type of kidney cancer, is increasing in incidence and is the most lethal genitourinary cancer. Due to the increased use of abdominal imaging, small renal masses (SRMs), mostly RCC, are now commonly detected in asymptomatic individuals and are the most common presentation of kidney cancer. Many of these SRMs grow slowly or not at all, while about 30% progress to advanced stages. However, in the absence of factors distinguishing masses that need treatment from those that can be managed by surveillance alone, most SRMs are treated by surgery. Clear cell RCC (ccRCC) is the most common form of RCC, has the worst prognosis and is characterized by inactivation of von Hippel-Lindau tumor suppressor gene (VHL). Systemic therapies developed to treat patients at advanced stages have targeted pVHL regulated genes particularly hypoxia inducible factor (HIF) downstream targets. However, these drugs rarely achieve cures suggesting that other pathways are implicated in ccRCC initiation and progression. Our national clinical trial, “Active Surveillance of Small Renal Masses” provides a unique opportunity to study the genetics and biology of the early stage ccRCC and characterize the genomic and proteomic signatures distinguishing non-progressor from progressor ccRCC-SRMs. Patients with ccRCC-SRMs (<4cm in size) are followed with time and if their mass progresses, they undergo surgical or other forms of intervention as appropriate. In this study, we determine the proteomic differences between a) non-progressor and progressor ccRCC-SRMs by characterizing biopsies taken at the time of diagnosis and recruitment into the surveillance protocol from both groups, and b) progressor ccRCC-SRM (at time of recruitment) and advanced ccRCC by comparing the initial, diagnostic biopsy of ccRCC-SRMs that subsequently progress to the surgical specimen at the time of treatment for progression (advanced stage). Using reverse phase protein array (RPPA), we identify proteomic signatures that distinguish progressor and non-progressor groups. We observed changes mostly in the PI3 kinase and ERK pathways as well as alterations in apoptotic pathways. Our results provide important insight for management of ccRCC-SRMs and define pathways involved in their initiation and progression. This could furthermore identify potential therapeutic targets that would lead to better management of ccRCC patients. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 1278. doi:1538-7445.AM2012-1278
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».