Impact of MET status on treatment outcomes in papillary renal cell carcinoma: A pooled analysis of historical data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Papillary renal cell carcinoma (PRCC) represents 15% of RCCs but has no indicated therapies, with limited biomarker-based data to inform targeted treatment. MET alterations may be key; > 80% of PRCC tumours show MET upregulation. The objective of this study was to assess MET status in PRCC and its impact on clinical outcomes. METHODS: This retrospective, observational study included patients with locally advanced/metastatic PRCC from three international registries. MET status was determined retrospectively by next generation sequencing (NGS) of archival tissue. MET-driven was defined as MET and/or hepatocyte growth factor amplification, chromosome 7 gain, and/or MET kinase domain mutations. Objectives included progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) by MET status using a Cox proportional hazards model. RESULTS: Of 308 patients, 305 received first-line treatment; most commonly sunitinib (n = 208; 68%), then everolimus (n = 40; 13%). Of 179 patients with valid NGS results, 38% had MET-driven and 49% MET-independent tumours (13% unevaluable). In the MET-driven versus MET-independent subgroups, respectively, of sunitinib-treated patients, median PFS was numerically longer, though not statistically significantly; PFS: 9.2 months (95% confidence interval [CI]: 5.4-13.2) versus 5.7 months (95% CI: 4.3-7.4), hazard ratio (HR) = 0.67; 95% CI: 0.41-1.08. There was no difference between the OS of each subgroup. CONCLUSIONS: MET-driven PRCC may respond to targeted agents. However, the presence of MET alterations did not appear to be predictive for outcomes in response to current therapies, which are not biomarker-driven, compared with MET-independent tumours.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».