Plasma exosome microRNAs in patients with advanced renal cell carcinoma treated with nivolumab and ipilimumab: Potential biomarkers of response to therapy.
Notice bibliographique
Résumé
338 Background: There is a critical unmet need for predictive biomarkers in the management of metastatic renal cell carcinoma (mRCC). We sought to quantify plasma exosome microRNAs (miRNAs) and correlate with response to first line nivolumab and ipilimumab (N/I) to potentially serve as such a biomarker. Methods: We evaluated the expression of 11 miRNAs in 19 patients with mRCC (prior to initiation of N/I) and in 32 healthy volunteers. Exosomes were extracted from 500 uL of plasma (qEV original, Izon Science) and once confirmed, were used for miRNAs extraction. MiRNAs expression was evaluated by real time polymerase chain reaction using a TaqMan miRNA assay (Applied Biosystems). The relative quantity of each miRNA in patients was compared to healthy volunteers. The expression of each miRNA was correlated to the best response to N/I, categorizing patients as either responders or non-responders. Results: Clinical characteristics are summarized in the table below. Median age at the start of systemic therapy was 64.3 years. MiR200b demonstrated a significantly higher expression in mRCC patients than in healthy volunteers (unpaired t-test; p=0.04). We observed a variable pattern of miRNA expression based on response to N/I. Although not statistically significant, 4 miRNA (miR138, 155, 200b, 221) were upregulated in non-responders, while two (miR200a and 497) were upregulated in responders. Of note, the only patient to achieve a complete response had the lowest expression of miR138 and the highest expression of miR497. Conclusions: Although preliminary and limited by a small number of patients, these initial observational results are promising and suggest a potential role for miRNAs as predictive biomarkers in mRCC. MiR138 and 497 are known to regulate CTLA-4 and PD-L1, respectively. We speculate that these miRNA are potentially involved in response to immune checkpoint therapy. Ongoing work in evaluating expression of these and other miRNAs in blood and in tissue along with clinical correlation continues. [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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».