Clinical and Molecular Characterization of KRAS-Mutated Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: KRAS mutations in renal cell carcinoma (RCC) are uncommon and most frequently described in papillary renal neoplasm with reverse polarity (PRNRP). Beyond this entity, the broader clinicopathologic and molecular features of KRAS-mutated RCC remain insufficiently characterized. This study aimed to provide a descriptive assessment of KRAS-mutated RCC. Methods: KRAS-mutant RCC patients were identified from the Memorial Sloan Kettering-Integrated Mutation Profiling of Actionable Cancer Targets (MSK-IMPACT) and The Cancer Genome Atlas Kidney Renal Papillary Cell Carcinoma (TCGA-KIRP) cohorts. Copy-number alterations were evaluated using Fraction and allele-specific copy number estimates from tumor sequencing (FACETS). Available samples were used for immunohistochemistry and RNA-sequencing analysis. Results: Seventeen patients were included. Three distinct KRAS-mutant RCC subtypes were identified: KRAS-mutant PRCC (35%), KRAS-mutant URCC (35%), and PRNRP (29%). Seven patients (41%) had metastatic disease; none were PRNRP. RNA-based deconvolution analysis revealed that PRNRP had enrichment in distal nephron components, whereas KRAS-mutant PRCC was enriched in proximal tubule cells (p = 0.02). IHC staining of L1CAM was positive in PRNRP but negative in KRAS-mutant PRCC, supporting their distinct cell-of-origin phenotypes. This study is limited by its cohort size, which influences the availability of tissue samples. Conclusions: PRNRP represents a distinct KRAS-mutant RCC subtype with unique metabolic and genomic features linked to its distal nephron origin. This contrasts with the genomic complexity and aggressive clinical behavior observed in KRAS-mutant PRCC and URCC, highlighting the need for subtype-specific diagnostic criteria and therapeutic strategies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».