Reprofiling Metastatic Samples for Chromosome 9p and 14q Aberrations as a Strategy to Overcome Tumor Heterogeneity in Clear-cell Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Losses of chromosomes 9p and 14q are associated with worse outcomes in patients affected by clear-cell renal cell carcinoma (RCC) and are helpful for prognostic risk stratification. Both chromosomal loci harbor several hot-spot molecular pathways suitable for targeted therapeutic interventions. Intratumor heterogeneity may foster tumor adaptation and therapeutic failure. We sought to investigate the presence of losses of the hot spots of chromosomal loci 9p and 14q in primary clear-cell RCC and matched metastatic tissues. CD10 and CD13 were performed on 7 cases of clear-cell RCC with hematogenous tissue metastases. Cytogenetic fluorescence in situ hybridization analysis was performed on primary and matched metastatic tissues using specific probes mapping the 9p and the 14q loci. The loss of chromosome 9p was observed in 85% of both primary clear-cell RCCs and in matched metastases; 14% showed discordance between primary and matched metastases showing gains. The loss of chromosome 14q was observed in 58% of both primary and matched metastases. Only 3/7 (42%) did show an equal status of loss of chromosome 14q. Heterogeneity of the cytogenetic status between metastatic and primary clear-cell RCCs is observed for the loss of chromosome 14q rather than chromosome 9p. The impact of chromosome 14q cytogenetic status, harboring the HIF1 gene, a major driver for the angiogenenic switch, may drive the efficacy of targeted inhibitors, whereas the loss of chromosome 9p, harboring other hot-spot genes, seems to be related to the metastatic behavior per se, without cytogenetic modulation. Reprofiling the metastatic tissue, as compared with the primary tumor, in patients affected by metastatic RCC could be a novel approach to overcome resistance to VEGF(Rs)-targeting agents.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».