Squamous-cell carcinoma variant histology (SCC-VH) in muscle-invasive bladder cancer (MIBC): A comprehensive clinical, genomic, and therapeutic assessment from multiple datasets.
Notice bibliographique
Résumé
4535 Background: Pure or predominant SCC-VH is not uncommon in MIBC. Nevertheless, very few data are available about the efficacy of neoadjuvant chemotherapy (NAC). Here, we examined the outcomes after NAC, explored novel therapeutic targets, and propose new results in these patients (pts) by integrating multiple datasets. Methods: Within RISC and San Raffaele databases (1990-2018), we identified 2858 MIBC pts with urothelial cancer (UC, N = 2229) or VH (N = 629) who received RC +/- NAC. Kaplan-Meier and Cox regression analyses compared cancer-specific survival (CSS) between SCC and UC with NAC stratification. Logistic regression models tested the odds of clinical-to-pathological downstaging (cT > pT). Foundation Medicine (FMI) dataset was queried for SCC-VH. 97 pts were assayed with hybrid-capture based comprehensive genomic profiling (CGP). Finally, we looked at the results from the PURE-01 study, that is now amended and enrolling pts with VH (NCT02736266). Results: Overall, 127 (4.4%) had predominant SCC-VH, 157 (5.5%) UC+SCC. Among the NAC-treated pts, SCC was the only VH (N = 44) significantly associated with worse CSS, (p < 0.001) and higher mortality (HR 2.10, p = 0.003) vs. UC. After NAC adjustment, SCC-VH showed lower rate of downstaging (3.7 vs 9.3%, OR 0.4, p = 0.028) vs. UC. Similar negative trends were confirmed in pN0 pts, where SCC exhibited worse CSS (p = 0.006) and higher mortality (HR 5.15, p = 0.002). In the FMI cohort, the median tumor mutational burden (TMB) of SCC was 6.25 mut/mb (vs 6.9 mut/mb of 1984 UC), 27% of pts having > 10 mut/mb and 14% > 20 mut/mb. Clinically relevant alterations occurred in PIK3CA (42%), CCND1 (15%), PTEN (9.3%), FGFR3 (9.3%), and ERBB2 (6.2%). In the PURE-01 study, 13/84 (15.5%) SCC-VH pts received pembrolizumab before RC. PD-L1 combined positive score was ≥10 in 11/13 pts; results yielded 4 pT0 (30.8%), 10 pT≤1 (76.9%), and no deaths (median FUP: 10.4 mo). Conclusions: We present a comprehensive assessment of SCC-VH in MIBC. SCC represents the VH with the lowest activity of NAC. While CGP revealed multiple opportunities for targeted therapy, the efficacy of neoadjuvant pembrolizumab in SCC is encouraging.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».