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Enregistrement W3107960522 · doi:10.1016/j.euros.2020.11.001

In Situ Metabolomics Expands the Spectrum of Renal Tumours Positive on 99mTc-sestamibi Single Photon Emission Computed Tomography/Computed Tomography Examination

2020· article· en· W3107960522 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Open Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesVINNOVA
Mots-clésMedicineMetabolomicsPositron emission tomographySingle-photon emission computed tomographyNuclear medicineRadiologyChromophobe cellRenal cell carcinomaPathologyClear cellBiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Definite noninvasive characterisation of renal tumours positive on 99mTc-sestamibi single photon emission computed tomography/computed tomography (SPECT/CT) examination including renal oncocytomas (ROs), hybrid oncocytic chromophobe tumours (HOCTs), and chromophobe renal cell carcinoma (chRCC) is currently not feasible. To investigate whether combined 99mTc-sestamibi SPECT/CT and in situ metabolomic profiling can accurately characterise renal tumours exhibiting 99mTc-sestamibi uptake. A tissue microarray analysis of 33 tumour samples from 28 patients was used to investigate whether their in situ metabolomic status correlates with their features on 99mTc-sestamibi SPECT/CT examination. In order to validate emerging data, an independent cohort comprising 117 tumours was subjected to matrix-assisted laser desorption/ionisation mass spectrometry imaging (MALDI MSI). MALDI MSI data analysis and image generation were facilitated by FlexImaging v. 4.2, while k-means analysis by SCiLS Lab software followed by R-package CARRoT analysis was used for assessing the highest predictive power in the differential of RO versus chRCC. Heatmap-based clustering, sparse partial least-squares discriminant analysis, and volcano plots were created with MetaboAnalyst 3.0. We identified a discriminatory metabolomic signature for 99mTc-sestamibi SPECT/CT–positive Birt-Hogg-Dubè–associated HOCTs versus other renal oncocytic tumours. Metabolomic differences were also evident between 99mTc-sestamibi–positive and 99mTc-sestamibi–negative chRCCs, prompting additional expert review; two of three 99mTc-sestamibi–positive chRCCs were reclassified as low-grade oncocytic tumours (LOTs). Differences were identified between distal-derived tumours from those of proximal tubule origin, including differences between ROs and chRCCs. The current study expands the spectrum of 99mTc-sestamibi SPECT/CT–positive renal tumours, encompassing ROs, HOCTs, LOTs, and chRCCs, and supports the feasibility of in situ metabolomic profiling in the diagnostics and classification of renal tumours. For preoperative evaluation of solid renal tumours, 99mTc-sestamibi single photon emission computed tomography/computed tomography (SPECT/CT) is a novel examination method. To increase diagnostic accuracy, we propose that 99mTc-sestamibi–positive renal tumours should be biopsied and followed by a combined histometabolomic analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle