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Enregistrement W2740313422 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-2464

Abstract 2464: Papillary renal cell carcinoma, proposal of a new classification system based on integrated molecular, histological and clinical analysis

2017· article· en· W2740313422 sur OpenAlexaff
Rola Saleeb, Mina Farag, Fadi Brimo, Fabio Rotondo, Pamela Plant, George M. Yousef

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensMcGill UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubtypingPapillary renal cell carcinomasUnivariate analysisImmunohistochemistryMedicinePathologyOncologyInternal medicineCohortMultivariate analysisProportional hazards modelCarcinoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Papillary Renal Cell Carcinoma (PRCC) is divided into histological subtypes 1 and 2. Type 2 is known to have worse clinical behavior. A number of PRCC cases (~ 50%), fail to meet all reported morphological criteria for either type, hence are best characterized as PRCC not otherwise specified (NOS). There are yet no reliable markers to resolve the PRCC NOS category. That in turn reflects the clinical dilemma of how to manage these patients. Experimental Design: PRCC patient cohort of 115 cases was selected for the study. Cases were subtyped histologically into PRCC types 1, 2 and NOS. Potentially distinguishing markers ABCC2, CA9, SAll4, and BCL2 selected from our previous genomic analysis, were assessed by immunohistochemistry (IHC). A total of 24 cases were further selected for molecular analysis using miRNA expression and copy number variation (CNV). Univariate and multivariate survival analysis were performed using Log rank test and cox proportionate hazards. Results: Markers ABCC2, CA9 exhibited distinct staining patterns between the two classic PRCC subtypes; and successfully classified many of the PRCC NOS (45%) cases. Moreover, immunomarkers revealed a third distinct subtype of PRCC (35% of the PRCC cohort). Molecular testing using miRNA expression and CNV analysis confirmed the presence of three distinct molecular signatures corresponding to the 3 subtypes. On univariate analysis DFS was significantly enhanced in the type1 versus 2& 3 (p value 0.047). PRCC subtyping retained significance on multivariate analysis (p value 0.025, HR:6, 95% CI 1.25 to 32.2) . Conclusion: We propose a new classification system of PRCC integrating morphological, immunophenotypical, and molecular analysis. Our classification reveals a 3rd PRCC subtype that was not previously described. This subtype has overlapping morphology of with PRCC types 1 and 2, hence would be subtyped as PRCC NOS in the current classification. Molecularly PRCC type 3 has a distinct signature and clinically it behaves similar to PRCC type 2. The new classification stratifies PRCC patients into clinically relevant subgroups and has significant future implications on the management of PRCC. Citation Format: Rola Saleeb, Mina Farag, Fadi Brimo, Fabio Rotondo, Pamela Plant, George Yousef. Papillary renal cell carcinoma, proposal of a new classification system based on integrated molecular, histological and clinical analysis [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 2464. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-2464

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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