Genomic and clinical determinants of recurrence in localized clear cell renal cell carcinoma (ccRCC).
Notice bibliographique
Résumé
664 Background: Multiple clinical risk scores and gene expression models have predicted recurrence in localized ccRCC. However, few studies explored genomic alterations (GA) predicting recurrence. Methods: We assessed genomic and clinical correlates of disease-free survival (DFS) in surgically treated localized ccRCC using a targeted next generation sequencing (NGS) platform (Oncopanel/PROFILE) and publicly available NGS and clinical data from TCGA. Univariable and stepwise multivariable Cox regression models (stratified by database) were performed. Results: 478 patients (123 patients from our institution and 355 patients from TCGA) were included. 150 (31.4%) patients experienced a DFS event (recurrence or death) and 94 (19.7%) died at 3.1 years (yrs) of median follow-up. Median DFS was 6.3 (5.4-7.2) yrs and the 5-yr overall survival rate was 70.8% (64.9-76.7). On multivariable analysis, 4 clinical factors and mutations in 3 genes were significantly associated with recurrence (Table). Conclusions: Our study suggests that PTEN, BAP1 and KDM5C GA may improve on clinical factors for prediction of localized ccRCC recurrence. Further work is needed to determine if these GA could improve existing validated risk models. [Table: see text]
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».