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Enregistrement W4412430993 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-24-3726

Molecular Characterization of Residual Muscle-Invasive Bladder Cancer Identifies a Scar-Like Transcriptomic Profile with Favorable Prognosis after Neoadjuvant Therapy

2025· article· en· W4412430993 sur OpenAlexaff
Joep J. de Jong, Moritz J. Reike, Yair Lotan, Roland Seiler, Elai Davicioni, Andrea Necchi, Thomas Powles, Peter C. Black, Bernadett Szabados, Ewan A. Gibb

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesRené Vogels StichtingDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésBladder cancerCystectomyMedicineNeoadjuvant therapyOncologyGene expression profilingPathologyInternal medicineCancerGene expressionBiologyGeneBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Many patients have residual disease after neoadjuvant therapy, but their prognosis and need for adjuvant therapy are unclear. This study evaluates patient prognosis based on the molecular profiling of residual disease at cystectomy. EXPERIMENTAL DESIGN: RNA sequencing data from TURBT samples were available from N = 84 ABACUS patients, of whom N = 64 had matched radical cystectomy (RC) samples, including 10 patients with pathologic complete response (ypT0N0). Pre- and post-atezolizumab tumor gene expression data were classified into molecular subtypes using the consensus subtyping model as a benchmark. Unsupervised consensus clustering was performed to categorize RC samples de novo, and each cluster was characterized using gene expression signatures. Two RC cohorts (neoadjuvant chemotherapy, N = 133 and University of Texas Southwestern, N = 94) known to harbor a scar-like biologic cluster were used for training and testing of a single-sample transcriptomic classifier that was validated in two independent (PURE-01, N = 26 ad ABACUS, N = 64) RC cohorts after neoadjuvant immunotherapy. RESULTS: Unsupervised consensus clustering revealed four distinct post-atezolizumab clusters (scar-like, basal, luminal-stromal, and luminal). The scar-like cluster was present in 25% (16/64) of the post-atezolizumab samples and expressed genes associated with wound healing/scarring. A transcriptomic classifier trained to identify a favorable scar-like transcriptomic profile in residual bladder tumors showed robust performance in two validation cohorts, indicating a patient subgroup with favorable prognosis among neoadjuvant chemotherapy-treated, pembrolizumab-treated, and atezolizumab-treated patients with residual bladder cancer. CONCLUSIONS: This study contributes to the framework for defining molecular subtypes at RC. Residual bladder cancer with a scar-like transcriptomic profile may predict favorable patient prognosis after neoadjuvant chemotherapy and immunotherapy, identifying potential candidates for treatment deintensification.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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