Genomic Profiling and Molecular Characterization of Clear Cell Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) treatment has undergone three major paradigm shifts in recent years, first with the introduction of molecular targeted therapies, then with immune checkpoint inhibitors, and, more recently, with immune-based combinations. However, to date, molecular predictors of response to targeted agents have not been identified for ccRCC. The WHO 2022 classification of renal neoplasms introduced the molecularly defined RCC class, which is a first step in the direction of a better molecular profiling of RCC. We reviewed the literature data on known genomic alterations of clinical interest in ccRCC, discussing their prognostic and predictive role. In particular, we explored the role of VHL, mTOR, chromatin modulators, DNA repair genes, cyclin-dependent kinases, and tumor mutation burden. RCC is a tumor whose pivotal genomic alterations have pleiotropic effects, and the interplay of these effects determines the tumor phenotype and its clinical behavior. Therefore, it is difficult to find a single genomic predictive factor, but it is more likely to identify a signature of gene alterations that could impact prognosis and response to specific treatment. To accomplish this task, the interpolation of large amounts of clinical and genomic data is needed. Nevertheless, genomic profiling has the potential to change real-world clinical practice settings.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».