Divergent Biological Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Muscle-invasive Bladder Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: After cisplatin-based neoadjuvant chemotherapy (NAC), 60% of patients with muscle-invasive bladder cancer (MIBC) still have residual invasive disease at radical cystectomy. The NAC-induced biological alterations in these cisplatin-resistant tumors remain largely unstudied. EXPERIMENTAL DESIGN: Radical cystectomy samples were available for gene expression analysis from 133 patients with residual invasive disease after cisplatin-based NAC, of whom 116 had matched pre-NAC samples. Unsupervised consensus clustering (CC) was performed and the consensus clusters were investigated for their biological and clinical characteristics. Hematoxylin & Eosin and IHC on tissue microarrays were used to confirm tissue sampling and gene expression analysis. RESULTS: Established molecular subtyping models proved to be inconsistent in their classification of the post-NAC samples. Unsupervised CC revealed four distinct consensus clusters. The CC1-Basal and CC2-Luminal subtypes expressed genes consistent with a basal and a luminal phenotype, respectively, and were similar to the corresponding established pretreatment molecular subtypes. The CC3-Immune subtype had the highest immune activity, including T-cell infiltration and checkpoint molecule expression, but lacked both basal and luminal markers. The CC4-Scar-like subtype expressed genes associated with wound healing/scarring, although the proportion of tumor cell content in this subtype did not differ from the other subtypes. Patients with CC4-Scar-like tumors had the most favorable prognosis. CONCLUSIONS: This study expands our knowledge on MIBC not responding to cisplatin by suggesting molecular subtypes to understand the biology of these tumors. Although these molecular subtypes imply consequences for adjuvant treatments, this ultimately needs to be tested in clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».