Impact of renal cell carcinoma molecular subtypes on immunotherapy and targeted therapy outcomes

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作者
Renée Maria Saliby,Chris Labaki,Tejas R. Jammihal,Wanling Xie,Maxine Sun,Valisha Shah,Eddy Saad,M. Harry Kane,Soki Kashima,Katherine Sadak,Talal El Zarif,Deepak Poduval,Robert J. Motzer,Thomas Powles,Brian I. Rini,Laurence Albigès,Sumanta K. Pal,Bradley A. McGregor,Rana R. McKay,Sabina Signoretti,Eliezer M. Van Allen,Sachet A. Shukla,Toni K. Choueiri,David A. Braun
出处
期刊:Cancer Cell [Elsevier]
卷期号:42 (5): 732-735 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.ccell.2024.03.002
摘要

Saliby et al. show that a machine learning approach can accurately classify clear cell renal cell carcinoma (RCC) into distinct molecular subtypes using transcriptomic data. When applied to tumors biospecimens from the JAVELIN Renal 101 (JR101) trial, a benefit is observed with immune checkpoint inhibitor (ICI)-based therapy across all molecular subtypes.
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