9 Delving into molecular underpinnings of sarcomatoid/rhabdoid dedifferentioation in renal cancers using spatial profiling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Renal cell carcinomas (RCC) are characterized by their largely diverse clinical outcomes. Leveraging genomic diversity among individual tumors, our research during the past decade has concentrated on developing personalized medicine approaches for the most common and the most aggressive type of RCC, clear cell renal carcinoma (ccRCC). We generated the largest dataset of ccRCC including somatic genomic and clinical annotations for over 940 ccRCC patients, and developed a genomic classifier, based on mutational status of 12 RCC-relevant genes, which is able to stratify patients according to their risk of relapse after nephrectomy and/or death due to RCC. Furthermore, we noticed the presence of mesenchymal-like cellular phenotypes in tumors of high-risk patients, representsing a de-differentiation process, known as sarcomatoic or rhabdoid (S/R) de-differentation. Methods The current knowledge about molecular mechanisms that may drive S/R de-differentiation is primarily generated from molecular profiling of bulk tumors, collecting data from a mixture of cells that co-exist in the tumor milieu. Therefore, high-resolution studies that precisely define molecular characteristics of different cellular phenotypes associated with S/R features are missing. We have used spatial transcriptomic profiling to investigate molecular mechanisms that underline S/R de-differentationin RCC. While preserving tissue context, we applied spatial whole human transcriptome profiling to areas exhibiting S/R or clear cell phenotypes within the same tumor specimens to generate phenotype-specific transcriptome profiles. In addition, we applied whole-exome sequencing (WES) to independent areas that exhibit different differentiation phenotype withing same tumors. Results Pathway and network analysis of genesets with upregulation in each area have revealed meaningful differences in cellular pathways which are active in each phenotype. Specifically, we observed that dysregulation of extracellular matrix (ECM) is a hallmark of S/R areas within RCC tumors. Furthermore, WES of phenotypically-distinct areas within each tumor has shed new light son the genome evoltuion of S/R phenotypes. Conclusions S/R dedifferentiation in RCC tumors is characterized by specific genomic evolutionary patterns and substantial dysregulation of ECM components. DOD CDMRP Funding: yes
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».