Treatment-Induced Gene Expression Changes in Metastatic Renal Cell Carcinoma: Insights from a Syngeneic Mouse Model
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to clarify the alterations in gene expression in metastatic renal cell carcinoma (mRCC) during disease progression and in response to treatment with immune checkpoint inhibitors using a syngeneic mouse mRCC model. RENCA cells were orthotopically implanted in BALB/c mice. Mice received first-line treatment with cabozantinib, anti-PD-1 antibody, or a combination. Tumor progression was monitored using serial micro-computed tomography. Lung metastasis samples were collected, and RNA sequencing was performed. Mice with apparent disease progression received second-line treatment with axitinib, everolimus, or lenvatinib after combination therapy. The median overall survival was 28, 34, 34, and 49 days in untreated mice and those treated with cabozantinib, anti-PD-1, or their combination, respectively (p < 0.05). RNA sequencing revealed upregulation of the fibroblast growth factor pathway in lung metastases after monotherapy, whereas mTOR pathway activation was observed only after combination therapy. Treatment-specific gene expression changes occur in mRCC, suggesting that the optimal target for sequential therapy in mRCC varies depending on prior treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».