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作者
Renée Maria Saliby,Chris Labaki,Tejas 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
出处
期刊:Cancer Cell
[Cell Press]
日期:2024-04-04
卷期号:42 (5): 732-735
被引量:11
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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