Characterizing the tumor microenvironment in rare renal cancer histological types
Notice bibliographique
Résumé
The tumor microenvironment (TME), including immune cells, cancer-associated fibroblasts, endothelial cells, adjacent normal cells, and others, plays a crucial role in influencing tumor behavior and progression. Here, we characterized the TME in 83 primary renal tumors and matched metastatic or recurrence tissue samples (n = 15) from papillary renal cell carcinoma (pRCC) types 1 (n = 20) and 2 (n = 49), collecting duct carcinomas (CDC; n = 14), and high-grade urothelial carcinomas (HGUC; n = 5). We investigated 10 different markers of immune infiltration, vasculature, cell proliferation, and epithelial-to-mesenchymal transition by using machine learning image analysis in conjunction with immunohistochemistry. Marker expression was compared by Mann-Whitney and Kruskal-Wallis tests and correlations across markers using Spearman's rank correlation coefficient. Multivariable Poisson regression analysis was used to compare marker expression between histological types, while accounting for variation in tissue size. Several immune markers showed different rates of expression across histological types of renal carcinoma. Using pRCC1 as reference, the incidence rate ratio (IRR) of CD3+ T cells (IRR [95% confidence interval, CI] = 2.48 [1.53-4.01]) and CD20+ B cells (IRR [95% CI] = 4.38 [1.22-5.58]) was statistically significantly higher in CDC. In contrast, CD68+ macrophages predominated in pRCC1 (IRR [95% CI] = 2.35 [1.42-3.9]). Spatial analysis revealed CD3+ T-cell and CD20+ B-cell expressions in CDC to be higher at the proximal (p < 0.0001) and distal (p < 0.0001) tumor periphery than within the central tumor core. In contrast, expression of CD68+ macrophages in pRCC2 was higher in the tumor center compared to the proximal (p = 0.0451) tumor periphery and pRCC1 showed a distance-dependent reduction, from the central tumor, in CD68+ macrophages with the lowest expression of CD68 marker at the distal tumor periphery (p = 0.004). This study provides novel insights into the TME of rare kidney cancer types, which are often understudied. Our findings of differences in marker expression and localization by histological subtype could have implications for tumor progression and response to immunotherapies or other targeted therapies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».