Tumor mutational burden and immune infiltrates in renal cell carcinoma and matched brain metastases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tumor mutational burden (TMB) and density of tumor-infiltrating lymphocytes (TIL) have been postulated as predictive biomarkers for immunotherapy. Therefore, we investigated the concordance of TMB and TIL of primary/extracranial renal cell carcinoma (RCC) specimens and matched brain metastases (BM). PATIENTS AND METHODS: Twenty specimens from 10 patients were retrieved from the Vienna Brain Metastasis Registry (6/10 primary tumor, 4/10 lung metastasis, 10/10 matched BM). TMB was assessed using the TruSight Oncology 500 gene panel with libraries sequenced on a NextSeq instrument. TIL subsets (CD3+, CD8+, CD45RO+, FOXP3+, PD-L1+) were investigated using immunohistochemistry (Ventana Benchmark Ultra system) and automated tissue analysis (Definiens software). RESULTS: No significant difference in TMB, CD3+, CD8+, CD45RO+, FOXP3+ or PD-L1+ expression was observed between extracranial and matched intracranial specimens (P > 0.05). Higher CD8+ TIL (P = 0.053) and CD45RO+ TIL (P = 0.030) densities in the primary tumor compared with the intracranial samples were observed in specimens collected after exposure to systemic treatment. Neither extracranial sample origin (lung metastasis versus primary RCC) nor extracranial disease status at BM diagnosis (progressive versus stable disease) were significantly associated with TMB or TIL densities in extracranial and intracranial samples (P > 0.05). No significant correlation was found between the median differences of TMB or TIL densities from extracranial to intracranial samples and BM-free survival. CONCLUSION: The comparable immunological microenvironment of extra- and intracranial tumor samples in our study underscores the immunological activation also in BM from RCC, and therefore, supports the development of immune modulatory treatments also in patients with brain metastatic RCC.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».