Who’s Driving? Switch of Drivers in Immunotherapy-Treated Progressing Sinonasal Melanoma
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.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle