Genomic characterization of non-schistosomiasis-related squamous cell carcinoma of the urinary bladder: A retrospective exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-schistosomiasis related-squamous cell carcinoma of urinary bladder (NSR-SCCUB) is a rare tumor subtype distinct from urothelial carcinoma (UC). Studies assessing molecular biomarkers in bladder cancer have generally focused on UC, and genomic data of NSR-SCCUB is limited. We aim to provide additional insight into the molecular underpinnings of this rare entity. METHODS: NSR-SCCUB patients were identified retrospectively at Princess Margaret Cancer Centre between 2002 and 2017. Demographics, disease characteristics, therapeutic approaches, and outcomes were collected. Tissue samples were interrogated using the Oncomine Comprehensive Assay v3 (ThermoFisher). Kaplan-Meier method was used to estimate the disease-free survival and overall survival (OS). RESULTS: Overall, 11 patients with NSR-SCCUB were identified between 2002 and 2017 with adequate tissue samples. Median age was 71 years (45-86), predominantly male (63.6%). At time of diagnosis, 9 patients (81.8%) had muscle-invasive disease, 1 (9.1%) had non-muscle invasive, and 1 (9.1%) had advanced disease. Nine (81.8%) patients had radical cystectomy and pelvic lymph nodes dissection. Eight (72.7%) patients had pT3 or pT4 with N0, and 5 (45.5%) were grade 3. Median OS was 12.5 months (95% CI 7.7-17.2 months). Single nucleotide variants or insertion/deletions were identified in TP53, TERT, PIK3CA, PTEN, CREBBP, FBXW7, and FGFR3. Amplifications were found in CCND1, and EGFR. CONCLUSIONS: NSR-SCCUB has potentially actionable genomic alterations with anticancer agents and many of these aberrations are also seen in UC. The recruitment of NSR-SCCUB patients harboring such mutations should be considered in biomarker driven urinary bladder cancer studies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».