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Enregistrement W3128607514 · doi:10.1038/s41467-021-21068-9

Integrative molecular characterization of sarcomatoid and rhabdoid renal cell carcinoma

2021· article· en· W3128607514 sur OpenAlexaff
Ziad Bakouny, David A. Braun, Sachet A. Shukla, Wenting Pan, Xīn Gào, Yue Hou, Abdallah Flaifel, Stephen Tang, Alice Bosma-Moody, Meng Xiao He, Natalie I. Vokes, Jackson Nyman, Wanling Xie, Amin H. Nassar, Sarah Abou Alaiwi, Ronan Flippot, Gabrielle Bouchard, John A. Steinharter, Pier Vitale Nuzzo, Miriam Ficial, Miriam Sant’Angelo, Juliet Forman, Jacob E. Berchuck, Shaan Dudani, Kevin Bi, Jihye Park, Sabrina Y. Camp, Maura Sticco-Ivins, Laure Hirsch, Sylvan C. Baca, Megan Wind‐Rotolo, Petra Ross‐Macdonald, Maxine Sun, Gwo‐Shu Mary Lee, Steven L. Chang, Xiao X. Wei, Bradley A. McGregor, Lauren C. Harshman, Giannicola Genovese, Leigh Ellis, Mark M. Pomerantz, Michelle S. Hirsch, Matthew L. Freedman, Michael B. Atkins, Catherine J. Wu, Thai H. Ho, W. Marston Linehan, David F. McDermott, Daniel Y.C. Heng, Srinivas R. Viswanathan, Sabina Signoretti, Eliezer M. Van Allen, Toni K. Choueiri

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCongressionally Directed Medical Research ProgramsFondation ARC pour la Recherche sur le CancerKidney Cancer AssociationDana-Farber/Harvard Cancer CenterDana-Farber Cancer InstituteBristol-Myers SquibbG. Harold and Leila Y. Mathers FoundationLeukemia and Lymphoma SocietyNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesU.S. Department of Defense
Mots-clésCDKN2ABAP1Renal cell carcinomaCancer researchImmune systemPhenotypeBiologyImmune checkpointDownregulation and upregulationGeneImmunotherapyMedicineImmunologyPathologyMelanomaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sarcomatoid and rhabdoid (S/R) renal cell carcinoma (RCC) are highly aggressive tumors with limited molecular and clinical characterization. Emerging evidence suggests immune checkpoint inhibitors (ICI) are particularly effective for these tumors, although the biological basis for this property is largely unknown. Here, we evaluate multiple clinical trial and real-world cohorts of S/R RCC to characterize their molecular features, clinical outcomes, and immunologic characteristics. We find that S/R RCC tumors harbor distinctive molecular features that may account for their aggressive behavior, including BAP1 mutations, CDKN2A deletions, and increased expression of MYC transcriptional programs. We show that these tumors are highly responsive to ICI and that they exhibit an immune-inflamed phenotype characterized by immune activation, increased cytotoxic immune infiltration, upregulation of antigen presentation machinery genes, and PD-L1 expression. Our findings build on prior work and shed light on the molecular drivers of aggressivity and responsiveness to ICI of S/R RCC.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,256 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations168
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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