Heterogeneity in <i>NECTIN4</i> Expression Across Molecular Subtypes of Urothelial Cancer Mediates Sensitivity to Enfortumab Vedotin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Enfortumab vedotin (EV) is an antibody–drug conjugate (ADC) targeting NECTIN4 (encoded by the PVRL4/NECTIN4 gene) approved for treatment-refractory metastatic urothelial cancer. Factors that mediate sensitivity or resistance to EV are unknown. In this study, we sought to (i) examine heterogeneity of NECTIN4 gene expression across molecular subtypes of bladder cancer and (ii) determine whether NECTIN4 expression mediates EV sensitivity or resistance. Experimental Design: Molecular subtyping and NECTIN4 expression data from seven muscle-invasive bladder cancer clinical cohorts (n = 1,915 total specimens) were used to assess NECTIN4 expression across molecular subtypes. The outcome of the transcriptomic analysis was relative NECTIN4 expression in the consensus molecular subtypes of bladder cancer. Expression of NECTIN4 was validated in bladder cancer cell lines. NECTIN4 was stably overexpressed or knocked down in basal and luminal bladder cancer cell lines and EV drug sensitivity assays were performed, as measured by cell proliferation and clonogenic assays. Results: NECTIN4 expression is heterogenous across molecular subtypes of bladder cancer and significantly enriched in luminal subtypes. NECTIN4 expression is positively correlated with luminal markers GATA3, FOXA1, and PPARG across all cohorts. NECTIN4 expression is both necessary and sufficient for EV sensitivity in luminal and basal subtypes of urothelial bladder cancer cells. Downregulation of NECTIN4 leads to EV resistance. Conclusions: Sensitivity to EV is mediated by expression of NECTIN4, which is enriched in luminal subtypes of bladder cancer. These findings may have implications for biomarker development, patient selection, and the inclusion of molecular subtyping in ongoing and future EV clinical trials. See related commentary by Teo and Rosenberg, p. 4950
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».