Mechanisms underlying the association between sarcopenia and poor oncologic outcomes in clear cell renal cell carcinoma.
Notice bibliographique
Résumé
662 Background: Sarcopenia (low skeletal muscle mass) is associated with poor outcomes in patients with ccRCC. The mechanisms underlying this association are unclear. To understand this association, we examined gene expression differences by sarcopenic status in patients with ccRCC. Methods: The cohort consisted of 62 ccRCC patients treated by nephrectomy and previously transcriptomically-profiled in the Cancer Genome Atlas. Computed tomography scans without contrast performed within two months of surgery were reviewed to determine skeletal muscle cross-sectional area. Sarcopenia (yes/no) was defined according to gender-specific international consensus definitions. Baseline differences in clinicopathologic characteristics were assessed using the Chi-squared test for categorical and t-test for continuous variables. Differential expression analyses were performed using the R package “DESeq2.” Gene set enrichment analyses (GSEA) and single-set GSEA were used to evaluate differences in MSigDB Hallmark gene sets and estimate immune cell infiltration, respectively. P-values were corrected for multiple testing (p-adjust). Results: The cohort was predominantly male (82%), white (97%) and had localized disease (58%). Median age was 58.9 years (SD: 12.1). Sarcopenic (47%) patients were older (p < 0.001), obese (p < 0.001), and presented with higher AJCC stage (p = 0.006). In primary tumor specimens, sarcopenic patients demonstrated increased expression of angiogenic, inflammatory (e.g., IL-6, TNF-alpha), and epithelial mesenchymal transition programs (p-adjust < 0.05). Furthermore, sarcopenic patients had higher macrophage (p = 0.003) and Th17 immune cell infiltration (p = 0.003). Conclusions: Our findings suggest that ccRCC patients who are sarcopenic harbor gene expression programs associated with more aggressive biology. Increased macrophage infiltration and decreased Th17 immune cell infiltration have been previously associated with worse prognosis in ccRCC. It is not clear whether sarcopenia is a cause or consequence of tumor aggressiveness. Validation of these results in a larger cohort of patients and orthogonal validation are ongoing.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».