Abstract 4237: Differences in the frequencies of tumor <i>VHL</i> mutation and HIF-2α expression between black and white patients with clear cell renal carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Black Americans have a poorer prognosis for clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) than white Americans, potentially due in part to differences in tumor biology. In a recent analysis of The Cancer Genome Atlas (TCGA), tumors from black ccRCC patients had a lower rate of mutation in the VHL tumor suppressor gene and lower expression of hypoxia inducible factors (HIF) than tumors from white ccRCC patients. However, as this study was based on a small number of black patients (N=19) and had limited information on patients' medical histories and risk factors profiles, further investigation is needed. Objective: We evaluated differences in the frequencies of somatic VHL gene mutations and HIF-1α and -2α protein expression between tumors from black and white ccRCC patients. Methods: The investigation utilized formalin-fixed tissue and data collected from patients participating in a case-control study conducted in Chicago and Detroit. We sequenced VHL using the Ion Torrent platform for tumors from 69 black and 98 white patients, and measured tumor HIF-1α and -2α protein expression for 88 black and 240 white patients using immunohistochemistry. Results: Black patients' tumors had a lower frequency of VHL mutation than those of white patients (32% vs. 49%; P = 0.03) as well as a lower frequency of above-median HIF-2α expression (33% vs. 56%; P=0.002). HIF-1α expression did not differ by race (P=0.14). These racial differences persisted after multivariable model adjustment for age, sex, hypertension, chronic kidney disease, body mass index, smoking status, stage, grade, and tumor size [VHL mutation: odds ratio (OR) = 0.44, 95% confidence interval (CI) = 0.19, 0.98; HIF-2α expression: OR = 0.33, 95% CI = 0.18, 0.61]. Conclusions: Our observation that VHL mutation and high HIF-2α expression are less frequent in ccRCC tumors of black vs. white patients confirms the earlier TCGA finding. These findings suggest that ccRCC in black patients is a fundamentally different disease than ccRCC in white patients. Citation Format: Catherine L. Callahan, Lee E. Moore, Petra Lenz, Kendra Schwartz, Julie Ruterbusch, Faith Davis, Wong-Ho Chow, W. Marston Linehan, Maria J. Merino, Stephen M. Hewitt, Nathaniel Rothman, Jonathan N. Hofmann, Michael L. Nickerson, Mark P. Purdue. Differences in the frequencies of tumor VHL mutation and HIF-2α expression between black and white patients with clear cell renal carcinoma [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 4237.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».