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Enregistrement W4416386130 · doi:10.1002/path.70001

Papillary renal cell carcinoma with high‐ <scp>ABCC2</scp> shows an immune‐evasive profile associated with favorable response to immunotherapy

2025· article· en· W4416386130 sur OpenAlexafffund
Vincent Francis Castillo, Abraam Zakhary, Fabio Rotondo, Caterina Di Ciano‐Oliveira, Malek Hamdani, Emelyn Adona, Theodorus van der Kwast, Kiril Trpkov, Rola Saleeb

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Pathology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of CalgaryUniversity of TorontoUniversity Health NetworkPublic Health OntarioOntario Institute for Cancer ResearchToronto Public HealthSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesKidney Foundation of CanadaOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésImmunotherapyImmune systemImmune checkpointImmunohistochemistryTumor microenvironmentRenal cell carcinomaPapillary renal cell carcinomasClear cell renal cell carcinomaPD-L1

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of immune checkpoint inhibitors is a promising therapeutic strategy for metastatic papillary renal cell carcinoma (PRCC); however, predictive biomarkers remain limited. PRCCs with high ABCC2 expression represent an aggressive subset frequently associated with metastasis. The tumor microenvironment (TME) profile of these tumors remains poorly defined. This study aims to characterize the TME of PRCC in relation to its ABCC2 status. A discovery cohort of 157 ABCC2-high PRCCs, 156 ABCC2-low PRCCs, and 72 normal kidneys was evaluated. Using RNA sequencing data, immune cell composition, immune checkpoint markers, and immune signature scores were assessed. Validation was performed in an independent cohort (31 ABCC2-high, 36 ABCC2-low, and 15 normal kidneys) using RNA in situ hybridization (RNA-ISH) and immunohistochemistry (IHC). ABCC2-high PRCCs demonstrated increased infiltration of cytotoxic T cells (p < 0.001), M2 macrophages (p = 0.021), and regulatory T cells (p < 0.001) compared to ABCC2-low tumors. ABCC2-high PRCCs also had higher expression of immune checkpoint biomarkers including programmed cell death ligand 1 (PD-L1) (p < 0.001). The validation cohort showed this similar TME profile. Additionally, ABCC2-high PRCCs had higher PD-L1 IHC positivity (combined positive score ≥ 1, p = 0.035; tumor proportion score ≥ 1%, p = 0.006) and immune predictive signature score (p = 0.029). NRF2-Antioxidant Response Element signaling pathway was enriched in ABCC2-high PRCCs as evidenced by overrepresentation in pathway analysis, higher gene signature score (p < 0.001), and elevated transcript signals (NFE2L2, p < 0.001; NQO1, p < 0.001), compared to ABCC2-low PRCCs. In conclusion, ABCC2-high PRCCs are immune-infiltrated tumors with a suppressive phenotype potentially responsive to immune checkpoint inhibitors. ABCC2 IHC may serve as a predictive biomarker to help identify patients likely to benefit from such therapy. © 2025 The Author(s). The Journal of Pathology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of The Pathological Society of Great Britain and Ireland.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,801

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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