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Enregistrement W4385837020 · doi:10.1158/1538-7445.kidney23-b019

Abstract B019: Clinical and molecular characterization of chromophobe renal cell carcinoma: A focus on immunotherapy based regimens and the tumor immune microenvironment

2023· article· en· W4385837020 sur OpenAlexaff
Michel Alchoueiry, Chris Labaki, Long Zhang, Yue Hou, Kevin Bi, Charbel Hobeika, J. Connor Wells, Kosuke Takemura, Ziad Bakouny, Sabrina Y. Camp, Carmen Priolo, Damir Khabibullin, Nicholas Schindler, Renée Maria Saliby, Eddy Saad, Melissa Daou, Rana R. McKay, Sumanta Pal, Daniel Yick Chin Heng, Eliezer M. Van Allen, Sachet A. Shukla, Toni K. Choueiri, David A. Braun, Elizabeth P. Henske

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of CalgaryBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClear cell renal cell carcinomaRenal cell carcinomaMedicineClear cellChromophobe cellImmunotherapyOncocytomaKidney cancerInternal medicinePathologyOncologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Chromophobe renal cell carcinoma (ChRCC) represents 5% of all kidney cancers. In contrast to clear cell RCC (ccRCC), the immune landscape of ChRCC and its response to immunotherapy remain poorly characterized. We sought to evaluate the clinical outcomes of patients with ChRCC treated with immuno-oncology (IO)-based regimens, and assess the immune cell composition, phenotypic state, and T cell specificity in the tumor microenvironment of ChRCC. Methods: Using real-world data from the International Metastatic RCC Database Consortium, we analyzed the survival outcomes and objective responses of patients with advanced ChRCC to currently adopted IO-based regimens (i.e. dual IO therapy or IO + vascular endothelial growth factor targeted therapy [VEGF-TT]) in the first-line setting, as compared to patients with ccRCC. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) and single-cell T-cell receptor sequencing (scTCR-seq) were performed on ChRCC and related oncocytic neoplasms (i.e. renal oncocytoma [RO] and low-grade oncocytic tumor [LOT]) samples with matched normal kidney specimens. The infiltration of CD45+ immune cells in renal oncocytic tumors and ccRCC samples was quantified using immunohistochemistry (IHC). Results: Compared to patients with ccRCC (n=856) treated with first-line IO-based regimens, patients with ChRCC (n=31) had a lower overall survival (median: 24.7 vs. 50.5 months, p<0.001) and lower time to treatment failure (median: 4.5 vs. 11.0 months, p<0.001). Similarly, patients with ChRCC had a significantly lower overall response rate than those with ccRCC (12.0 vs. 47.1%, respectively; p<0.001). When evaluating immune cell infiltration, renal oncocytic tumors (ChRCC, RO, and LOT) exhibited a low density of CD45+ cells (mean: 739 ± 114 cells/mm2; n=5) compared to ccRCC (mean: 3,420 ± 1,979 cells/mm2; n=5) (p<0.05). Single-cell analysis was performed on 46,817 cells from 5 tumors (ChRCC: n=3, RO: n=1 and LOT: n=1) and 4 samples from adjacent normal kidney. Across all tumors, CD8+ T cell clusters displayed a lower expression of immune checkpoints (i.e. PDCD1, CTLA4, LAG3, HAVCR2, and TIGIT) as compared to CD8+ T-cells from ccRCC. This was further validated in the analysis of bulk RNA-seq data from the TCGA, with a significantly lower expression of all immune checkpoints in ChRCC compared to both ccRCC (p<0.01) and papillary RCC (pRCC; p<0.01). Analysis of the T cell receptor repertoire (scTCR-seq) of ChRCC, RO and LOT samples did not show any pattern of clonal expansion, and a higher proportion of T cells in ChRCC were inferred to have a viral specificity, compared to ccRCC (0.79 vs. 0.1%, respectively). Conclusions: Patients with metastatic ChRCC appear to display poor clinical outcomes when treated with IO-based regimens, compared to ccRCC. Renal oncocytic tumors, including ChRCC, exhibit a low infiltration of immune cells, and a non-exhausted immune phenotype. Citation Format: Michel Alchoueiry, Chris Labaki, Long Zhang, Yue Hou, Kevin Bi, Charbel Hobeika, J. Connor Wells, Kosuke Takemura, Ziad Bakouny, Sabrina Camp, Carmen Priolo, Damir Khabibullin, Nicholas Schindler, Renee Maria Saliby, Eddy Saad, Samer Salem, Melissa Daou, Rana McKay, Sumanta Pal, Daniel Heng, Eliezer Van Allen, Sachet Shukla, Toni Choueiri, David Braun, Elizabeth Henske. Clinical and molecular characterization of chromophobe renal cell carcinoma: A focus on immunotherapy based regimens and the tumor immune microenvironment [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Advances in Kidney Cancer Research; 2023 Jun 24-27; Austin, Texas. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(16 Suppl):Abstract nr B019.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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