Tissue based biomarkers in non-clear cell RCC: Correlative analysis from the ASPEN clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Biomarkers are needed in patients with non-clear cell renal cell carcinomas (NC-RCC), particularly papillary renal cell carcinoma, in order to inform on initial treatment selection and identify potentially novel targets for therapy. We enrolled 108 patients in ASPEN, an international randomized open-label phase 2 trial of patients with metastatic papillary, chromophobe, or unclassified NC-RCC treated with the mTOR inhibitor everolimus (n=57) or the vascular endothelial growth factor (VEGF) receptor inhibitor sunitinib (n=51), stratified by MSKCC risk and histology. The primary endpoint was overall survival (OS) and secondary efficacy endpoints for this exploratory biomarker analysis were radiographic progression-free survival (rPFS) defined by intention-to-treat using the RECIST 1.1 criteria and radiographic response rates. Tissue biomarkers (n=78) of mTOR pathway activation (phospho-S6 and -Akt, c-kit) and VEGF pathway activation (HIF-1α, c-MET) were prospectively explored in tumor tissue by immunohistochemistry prior to treatment and associated with clinical outcomes. We found that S6 activation was more common in poor risk NC-RCC tumors and S6/Akt activation was associated with worse PFS and OS outcomes with both everolimus and sunitinib, while c-kit was commonly expressed in chromophobe tumors and associated with improved outcomes with both agents. C-MET was commonly expressed in papillary tumors and was associated with lower rates of radiographic response but did not predict PFS for either agent. In multivariable analysis, both pAkt and c-kit were statistically significant prognostic biomarkers of OS. No predictive biomarkers of treatment response were identified for clinical outcomes. Most biomarker subgroups had improved outcomes with sunitinib as compared to everolimus.
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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 | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».