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Enregistrement W4411934388 · doi:10.1200/jco-25-00234

Tumor-Intrinsic and Microenvironmental Determinants of Impaired Antitumor Immunity in Chromophobe Renal Cell Carcinoma

2025· article· en· W4411934388 sur OpenAlexaff
Chris Labaki, Eddy Saad, Katrine N. Madsen, Charbel Hobeika, Kevin Bi, Michel Alchoueiry, Sabrina Y. Camp, Yue Hou, Ziad Bakouny, Sayed Matar, Nourhan El Ahmar, Jackson Nyman, Long Zhang, Carmen Priolo, Melissa Daou, Damir Khabibullin, S. Salem, Nicholas R. Schindler, Renée Maria Saliby, Kevin Meli, J. Connor Wells, Erica Pimenta, Kosuke Takemura, Jihye Park, Marc Eid, Karl Semaan, Jingxin Fu, Thomas Denize, Razane El Hajj Chehade, Marc Machaalani, Rashad Nawfal, Wassim Daoud Khatoun, Mustafa Saleh, Jad El Masri, Nina Rossa Haddad, Wenxin Xu, Bradley A. McGregor, Michelle S. Hirsch, Wanling Xie, Daniel Yick Chin Heng, David F. McDermott, Sabina Signoretti, Eliezer M. Van Allen, Sachet A. Shukla, Toni K. Choueiri, Elizabeth P. Henske, David A. Braun

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of CalgaryBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésImmune systemClear cellRenal cell carcinomaMedicineChromophobe cellImmune checkpointCD8Cancer researchClear cell renal cell carcinomaPathologyImmunotherapyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE While immune checkpoint inhibition (ICI) has transformed the management of many advanced renal cell carcinomas (RCCs), the determinants of effective antitumor immunity for chromophobe RCC (ChRCC) and renal oncocytic tumors remain an unmet clinical and scientific need. METHODS Single-cell transcriptomic and T-cell receptor profiling was performed on tumor and adjacent normal tissue of patients with ChRCC and renal oncocytic neoplasms. Using machine learning, the cellular origin of renal oncocytic neoplasms was evaluated, with analysis of associated oncogenic pathways. Using immunohistochemistry, immune infiltration was analyzed in renal oncocytic neoplasms in comparison with clear cell RCC (ccRCC). Immune checkpoint expression, clonal expansion, and tumor specificity were compared between ChRCC and ccRCC. Using the International Metastatic RCC Database Consortium data set, clinical outcomes of patients with metastatic ChRCC (mChRCC) treated with first-line systemic regimens were compared with those of patients with ccRCC. RESULTS We validated α-intercalated cells as the cellular origin of renal oncocytic neoplasms. We identified a downregulation of HLA class I molecules with enrichment of potentially targetable pathways including mammalian target of rapamycin and ferroptosis in ChRCC. The tumor microenvironment of ChRCC showed markedly decreased immune infiltration, with a pronounced depletion in tumor-infiltrating CD8 + T cells. ChRCC-infiltrating CD8 + T cells demonstrated lower immune checkpoint expression, diminished clonal expansion, and decreased tumor specificity. Clinical analysis identified poor survival outcomes selectively among patients with mChRCC treated with immune-based therapies. CONCLUSION Immunogenomic analysis of ChRCC revealed profound depletion of T cells, with an immune phenotype marked by a lack of expression of immune checkpoints and poor tumor specificity, suggesting that the few T cells in these tumor types are likely nonspecific bystanders. This immune-cold environment hinders an effective response to immunotherapy and underscores the need for ChRCC-tailored treatments designed to improve tumor-specific T-cell infiltration into the microenvironment.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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