Who’s Driving? Switch of Drivers in Immunotherapy-Treated Progressing Sinonasal Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Mucosal melanoma can be driven by various driver mutations in genes such as NRAS, KIT, or KRAS. However, some cases present with only weak drivers, or lacking known oncogenic drivers, suggesting immunotherapy over targeted therapy. While resistance mechanisms to immunotherapy in cutaneous melanoma have been uncovered, including alterations in JAK1/2, B2M, or STK11, a switch of oncogenic drivers under immunotherapy has not yet been observed. We report three cases of metastatic sinonasal melanoma that switched oncogenic drivers from KRAS, KIT, or no driver to NRAS during or after immunotherapy, thereby showing progressive disease. One of the cases presented with three spatially separate driver mutations in the primary tumor, whereas the NRAS clone persisted under immunotherapy. In comparison, three different control cases receiving radiotherapy only did not show a change of the detectable molecular drivers in their respective recurrences or metastases. In summary, these data provide an important rationale for longitudinal molecular testing, based on evidence for an unforeseen recurrent event of molecular driver switch to NRAS in progressing sinonasal melanoma. These findings provide the basis for further studies on a potential causal relation of emerging NRAS mutant clones and immunotherapy.
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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 | 0,000 | 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 ».