MET status and treatment outcomes in papillary renal cell carcinoma (PRCC): Pooled analysis of historical data.
Notice bibliographique
Résumé
e19321 Background: PRCC accounts for 10–15% of RCCs, but there are limited biomarker-based data to inform targeted treatment. Treatments for patients (pts) with advanced/metastatic PRCC include those approved for clear cell RCC such as sunitinib or everolimus, however their activity in PRCC can be limited. A subset of PRCCs are MET-driven, and it has been suggested that this may be a negative prognostic factor, although the role of MET activation in advanced/metastatic disease is unclear. We explored the prevalance of MET status in pts with advanced/metastatic PRCC treated with targeted therapies and impact on clinical outcomes. Methods: This large, international, retrospective, observational study included pts with previously treated, locally advanced/metastatic PRCC. MET status was determined retrospectively by NGS of archival tissue. MET-driven disease was defined as MET and/or HGF amplification, chromosome 7 gain (requiring > 30% tumor content) and/or MET kinase domain mutations. Study objectives included progression-free survival (PFS), time to treatment failure (TTF) and overall survival (OS) by MET status. Results: 305/308 pts (International Metastatic RCC Database Consortium, n = 72; The Asan Genito-Urinary Cancer Center, n = 40; Groupe Français d’Etude des Tumeurs Uro-Génitales, n = 196) received first-line (1L) treatment; sunitinib was most common (68%). 214 (69%) pts received 2L therapy; everolimus was most common (20%). Of 179 pts with valid NGS results, 38%, 49% and 13% had MET-driven, MET-independent (ind) tumors and chromosome 7 ploidy unevaluable, respectively. Baseline demographics were mostly balanced among groups. In sunitinib-treated pts, PFS and TTF were numerically longer in pts with MET-driven tumors vs pts with MET-ind tumors, but OS was similar (Table). In everolimus-treated pts, PFS and TTF were similar for both MET groups; however the sample size was small. Conclusions: MET alterations are frequent in advanced/metastatic PRCC and have potential to impact PFS and TTF, although our results show limited effect on OS. These data show that MET-driven tumours may not predict for poorer outcome vs MET-ind tumours and there is a need for suitable therapies for MET-driven PRCC. [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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».