La thiorédoxine 1 (Trx1) est associée à un mauvais pronostic dans le carcinome rénal à cellules claires (ccRCC) : un exemple du rôle crucial de la signalisation redox dans le CcRCC

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Résumé

ObjectifLes thiorédoxines sont des protéines régulatrices majeures de la signalisation oxydative. Trx1 est le plus importantthiorédoxineet, par conséquent, l'étude actuelle a cherché à évaluer le rôle pronostique de Trx1 dans le ccRCC.

Méthodeset patients Une étude de microréseau tissulaire (TMA) a été réalisée pour évaluer l'association de Trx1 avec les caractéristiques clinicopathologiques et les résultats de survie. Les données de laCancerGenome Atlas (TCGA) ont été évalués pour l'association des caractéristiques du gène Trx1 avec les caractéristiques clinicopathologiques et les résultats de survie.

RésultatsDans la MAT, les patients atteints de ccRCC qui avaient des niveaux élevés de Trx1 avaient des stades T inférieurs (p<0.001), less="" often="" distant="" metastases(p="0.018),lower" nuclear=""><0.001),and less="" often="" tumor="" necrosis="" (p="0.037)or" sarcomatoid="" features="" (p="0.008).Patients" with="" a="" combined="" score="" of="" ≥10="" had="" better="" dss="" than="" patients="" with="" a="" low="" combined="" score=""><10 (hr="" 95%="" ci="" 0.62(0.39-0.98)).="" interestingly,="" the="" survival="" outcome="" is="" compartment-specific:="" ccrcc="" patients="" whose="" tumors="" had="" exclusively="" trx1="" expression="" in="" the="" cytoplasm="" had="" the="" worst="" survival="" outcome(hr="" 3.1;95%="" ci="" 1.2-8.0).="" genomic="" data="" from="" the="" tcga="" demonstrated="" that="" patients="" with="" ccrccs="" that="" had="" trx1="" losses="" had="" more="" advanced="" clinicopathological="" features="" and="" worse="" survival="" outcomes="" in="" disease-specific=""><0.001), overall(p="0.001)," and="" progression-free="" survival="" (p="0.001)when" compared="" to="" patients="" with="" ccrccs="" without="" copy="" number="" variations(cnv)="" or="">

ConclusionL'étude actuelle suggère un rôle possible de Trx1 dans la biologie tumorale du ccRCC et, par conséquent, l'étude actuelle recommande fortement des enquêtes approfondies sur les voies de signalisation redox dans le ccRCC.

Mots clésThiorédoxine.Signalisation oxydative. Les espèces réactives de l'oxygène. Cancer du rein.Thérapies ciblées

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Introduction

Le stress oxydatif est associé à la carcinogenèse depuis de nombreuses décennies. Un déséquilibre des pro-oxydants et des antioxydants a été attribué aux dommages de l'acide désoxyribonucléique (ADN) et à l'échec des processus cellulaires essentiels, y compris les dérégulations métaboliques, les lésions de la membrane cellulaire et l'échec de la transcription de l'ADN et de la traduction de l'ARNm [1]. LathiorédoxineLa famille était autrefois considérée comme un régulateur majeur de l'équilibre oxydatif dans les cellules. Les thiorédoxines sont hautement conservées dans presque toutes les espèces cellulaires. Ils comprennent trois groupes de protéines : les thiorédoxines (Trxs), les glutarédoxines (Grxs) et les peroxirédoxines (Prxs) (examinées dans [1]).

Un corpus écrasant de littérature scientifique a fourni des preuves que les thiorédoxines ne sont pas les gardiennes d'un équilibre oxydatif mais mieux caractérisées comme des régulateurs de la signalisation oxydative (revu dans [1,2]). Sous cette forme, les membres de la famille des thiorédoxines ont des fonctions comme des capteurs, transducteurs et effecteurs des fonctions cellulaires [3]. Les processus biologiques tels que l'activation et la stabilisation des compartiments des protéines ne peuvent être expliqués sans tenir compte des caractéristiques électrostatiques [4]. En fait, il a été démontré que les champs électriques négatifs atteignant le solvant en dehors des côtés actifs des thiorédoxines, la complémentarité électrostatique et géométrique déterminent substrat précis des thiorédoxines et probablement d'autres protéines [4].

Trx1 a été impliqué dans de nombreux processus biologiques qui ont un rôle clé dans la tumorigenèse des cellules clairesrénalcarcinome cellulaire (ccRCC). Par exemple, la Trx1 cytosolique peut être sécrétée et agir comme une chimiokine qui peut attirer et activer les cellules immunitaires [1]. De plus, Trx1 peut induire l'expression de l'interleukine (IL) IL-1, IL-2, IL-8 et dose-dépendante l'expression de l'IL-6[1]. En particulier, IL-6 est une protéine régulatrice majeure de la tumorigenèse dans le ccRCC [5]. De plus, la vue macroscopique des tumeurs ccRCC montre généralement une image mixte de zones graisseuses, nécrotiques et hémorragiques, ce qui souligne que les processus biologiques tels que les voies métaboliques hyperactives et la néovascularisation sont des éléments clés pour le développement et la progression des ccRCC. Plusieurs études ont montré que les membres de lathiorédoxinefamille sont des composants clés de la régulation du métabolisme cellulaire et également de la néovascularisation []. Par exemple, les taux sériques de Trx1 ont été corrélés avec la susceptibilité au diabète et avec la tolérance au glucose. De plus, Trx1 est capable d'induire l'expression du facteur endothélial vasculaire (VEGF) [1]. L'inhibition du VEGF avec des inhibiteurs de la tyrosine kinase (ITK) est l'une des stratégies thérapeutiques les plus importantes dans le traitement médical des ccRCC métastatiques [6].

Enfin, il a été démontré que le facteur inductible par l'hypoxie-2 (HIF-2) est un important facteur de progression tumorale dans le ccRCC [7]. Trx1 régule les niveaux de HIF -2 via un élément sensible au fer in vitro [8]. Il a été démontré que l'épuisement de Trx1 entraîne une augmentation des niveaux d'ARNm de HIF-2. Les auteurs ont suggéré que l'accumulation de HIF -2 nécessite soit un apport suffisant en fer, soit l'absence du système réducteur Trx1. Actuellement, des essais cliniques de phase II étudient l'inhibition du HIF-2 comme l'une des futures cibles prometteuses du traitement par le mRCC. Trx1 et lethiorédoxinela famille peut donc être impliquée dans la progression du ccRCC via un mécanisme dépendant du HIF-2 -.

Collectivement, il existe des preuves plausibles que Trx1 peut induire des processus physiopathologiques qui guident la progression tumorale dans le ccRCC. D'autre part, la perte de Trx1 peut également induire une accumulation de HIF-2. Des niveaux faibles ou élevés de Trx1 peuvent avoir un impact sur le contexte en fonction de la progression tumorale dans le ccRCC. Par conséquent, l'étude actuelle a étudié l'association des niveaux de protéine Trx1 dans une analyse TMA et il a été émis l'hypothèse que des niveaux faibles ou élevés de Trx1 pourraient être associés à des caractéristiques clinicopathologiques et à des résultats de survie des patients atteints de ccRCC.

Méthodes et patients

Caractéristiques du patient et de la tumeur

Deux cohortes de patients ont été analysées. La première cohorte comprenait des patients qui avaient été traités chirurgicalement au département d'urologie de l'hôpital universitaire de Tübingen/Allemagne et qui ont été analysés dans le cadre d'une étude sur les microréseaux tissulaires (TMA) (tableau supplémentaire 1). Tous les patients inclus avaient des stades T évalués pathologiquement. Une lymphadénectomie a été pratiquée lorsque des ganglions lymphatiques suspects étaient visibles lors d'une IRM ou d'une tomodensitométrie préopératoire. Par conséquent, le stade T a été évalué cliniquement et pathologiquement. Le stade M a été évalué cliniquement par IRM et tomodensitométrie. Tous les patients Ml présentaient des métastases synchrones et une néphrectomie a été réalisée dans un but cytoréducteur chez ces patients. La deuxième cohorte comprenait des patients de TheCancerProjet Genome Atlas (TCGA) (fourniture. Tableau 1).

Analyses de micropuces tissulaires (TMA)

Trx1 est connu pour être à la fois dans le noyau et le cytoplasme. Dans les deux compartiments, Trx1 est impliqué dans les processus de régulation redox et fer (revu dans [1]). La coloration a été évaluée par un pathologiste génito-urinaire expérimenté (SR). L'intensité a été comptée sur une échelle 0-3 (0=négatif,1=faiblement positif,2=modérément positif, 3=fortement positif) et le pourcentage de coloration positive cellules cibles (plage O -100 % de positifs) coloration à chaque intensité. Pour mieux représenter les niveaux globaux de protéines, nous avons combiné les mesures de fréquence et d'intensité dans une mesure d'intensité intégrée à l'aide de la formule suivante : ((pourcentage de coloration à l'intensité 3*3) plus (pourcentage de coloration à l'intensité 2*2) plus (pourcentage de coloration à l'intensité 1*1))/100 comme décrit précédemment [10].

Les données sur la protéine Trx1 ont été corrélées avec la survie spécifique à la maladie (DSS), les caractéristiques clinicopathologiques et l'expression de protéines marqueurs de voies pertinentes pour la biologie du RCC. Le suivi médian était de 90,4 mois (tableau supplémentaire 1). Les statistiques descriptives comprenaient des variables continues présentées sous forme de moyenne ± écart-type (SD) ou d'intervalles interquartiles (IQR), tandis que les données catégorielles sont présentées sous forme de nombres absolus et de fréquences correspondantes. Les variables catégorielles ont été comparées au test du chi carré ou au test exact de Fisher, selon le cas. Soit le test t de Student corrigé avec le test d'équivalence de Levan, soit le test U de Mann-Whitney a été utilisé pour la comparaison des variables continues. Les valeurs seuils ont été calculées avec des analyses d'arbre de partition récursives utilisant la fonction rpart de R. Les fonctions de survie ont été estimées avec la méthode de Kaplan-Meier et les associations avec les durées de survie ont été évaluées avec des analyses de régression à risque proportionnel (PH) de Cox uni et multivariées. Tous les tests statistiques étaient bilatéraux et la signification statistique a été définie comme<0.05. all="" data="" were="" analyzed="" with="" the="" statistical="" package="" for="" social="" sciences="" software,="" version="" 24.0="" (spss="" inc.,="" chicago,="" il)="" and="" r="" version="" rx64="" 3.5.0(www-project.="" org),="" including="" additional="" packages="" coin,="" survival,="" and="">

Analyse des altérations génétiques dans le TCGA Les associations entre les variables clinicopathologiques et les variations du nombre de copies (CNV) ou les mutations somatiques ont été étudiées à l'aide du test exact de Fisher, du test de tendance de Cochran-Armitage ou du test U de Mann-Whitney, selon le cas. La régression uni- et multivariable de Cox PH a été appliquée pour les analyses d'association entre la CNV ou les mutations somatiques et la survie globale (OS), la survie spécifique à la maladie (DSS) et l'intervalle sans progression (PFD). Les données de survie ont été obtenues auprès de Liu et al. [12]. Des splines cubiques restreintes ont été utilisées pour modéliser la relation entre les niveaux d'ARN Trx1 et les paramètres de survie OS, DSS et PFI (Figure S4).

Résultats

Résultats de l'analyse des microréseaux tissulaires.

Le courant analysé dans la cohorte TMA était composé de 248 patients (171 hommes et 77 femmes) avec un âge médian de 65 ans (IQR 56.0-71.4) et un suivi médian de 88,5 mois (QR 2 0.3-152.0 mois). Soixante-douze patients étaient décédés, à cause de ccRCC au moment de l'analyse. Les caractéristiques des patients et des tumeurs de l'ensemble de la cohorte TMA sont présentées dans le tableau supplémentaire 1 et les caractéristiques de la cohorte TCGA sont présentées dans le tableau supplémentaire 2. Il y avait une tendance selon laquelle toute expression de Trx1 par rapport à aucune expression de Trx1 était associée à un pire résultat de survie HR : 2,0295 pour cent IC 0.81-5.02;p=0.129. La comparaison des associations de différents compartiments avec le DSS est illustrée à la Fig.1. Les tumeurs des patients qui avaient une expression exclusive de Trx1 dans le cytoplasme avaient le pire résultat de survie (HR, intervalle de confiance (IC) à 95 % : 3,13 (1.21-8.04)), tableau 1). Toute expression de Trx1 a été considérée dans les différents compartiments cellulaires dans cette analyse.

Next, the combined frequencies and intensities were investigated to better account for the protein levels as described above. For this purpose, we calculated a cutoff value of≥10 using recursive partitioning. Patients with a combined score of>10 avaient un meilleur DSS que les patients avec un faible score combiné de<10(hr,95% ci0.62(0.39-0.98).="" in="" line="" with="" this="" result,="" tumors="" of="" patients="" with="" a="" high="" combined="" score="" demonstrated="" more="" often="" less="" advanced="" tumor="" features(table2).in="" multivariable="" analysis,="" high="" combined="" cytoplasmic="" trx1="" expression="" lost="" its="" significance="" for="" its="" association="" with="" survival="" outcome="" when="" adjusted="" for="" the="" prognostic="" groups="" of="" the="" ssign(stage,="" size,="" grade,="" and="" necrosis)score.="" the="" multivariable="" analysis="" is="" demonstrated="" in="" table="" lb="" for="" trx1="" continuous="" expression.="" the="" investigation="" for="" categorized="" trx1="" showed="" similarly="" non-significant="">

Résultats de l'analyse TCGA

L'étude de la CNV du gène Trx1 dans les données du TCGA a révélé que les variations de génome diploïde et de gain dans le gène Trx1 étaient significativement associées à des stades tumoraux moins avancés et à des caractéristiques clinicopathologiques, tandis que des pertes étaient plus fréquemment observées à des stades tumoraux plus élevés et étaient associées à des stades tumoraux avancés. caractéristiques clinicopathologiques (Fig. 2A). Par conséquent, les pertes étaient associées à de mauvais intervalles globaux, spécifiques à la maladie et sans progression (Fig.2B).

Ensuite, les niveaux d'expression des gènes ont été analysés dans les données de séquence d'ARN. Il n'y avait pas d'association significative des niveaux d'ARNm de Trx1 avec les caractéristiques clinicopathologiques (Fig.3A) et il n'y avait pas non plus d'association continue des niveaux d'ARNm avec le résultat de survie (Fig.3B). Les mutations somatiques de Trx1 n'étaient présentes que chez deux patients.

Discussion

L'étude actuelle visait à explorer le rôle possible du membre le plus important de la famille des thiorédoxines, Trx1, dans la biologie tumorale du ccRCC. la quantité de niveaux de protéine Trx1 était corrélée avec les caractéristiques clinicopathologiques : des niveaux de protéine Trx1 inférieurs étaient associés à des caractéristiques clinicopathologiques avancées. De plus, il y avait une corrélation entre la CNV (pertes) et les stades tumoraux avancés, alors qu'il n'y avait pas de corrélation claire entre les niveaux d'ARNm de Trx1 et les caractéristiques clinicopathologiques ou les résultats de survie.

La signalisation redox est un processus biologique spécifique à un compartiment. Certaines des thiorédoxines sont des protéines spécifiques à un compartiment et d'autres sont capables de faire la navette entre les compartiments cellulaires [1]. L'étude actuelle montre que l'expression de Trx1 dans le cytoplasme est associée à un mauvais pronostic dans le ccRCC, mais d'un autre côté, des niveaux plus élevés de Trx1 étaient associés à des caractéristiques clinicopathologiques moins avancées. Cette découverte souligne les rapports publiés précédemment de certains des membres de notre groupe. Berndt et al. ont montré que Trx1 supprime la traduction de HIF-2 et HIF-2 est un progresseur tumoral majeur dans le ccRCC[7,8]. Cela peut être plus prononcé si HIF -2 est situé dans le cytoplasme [13]. Ces données précliniques ont été soulignées dans des essais cliniques portant sur des agents à petites molécules inhibant HIF -2 chez des patients atteints de ccRCC métastatique [14]. Les premières données des études cliniques de phase I et II ont démontré que ces agents sont actifs chez les patients atteints de ccRCC[15]. Dans le contexte des résultats de l'étude actuelle, les caractéristiques clinicopathologiques moins avancées dans les tumeurs avec une expression plus élevée de Trx1 peuvent être un effet de Trx1 sur l'expression HIF-2. Les ccRCC ont une biologie tumorale spécifique. Dans des conditions physiologiques avec un apport suffisant en oxygène, le HIF-2 est constamment dégradé via un processus orchestré par la protéine von Hippel Lindau (pVHL). Cependant, dans environ 90 % des ccRCC, le pVHL est inactivé et le HIF-2 est donc surexprimé même dans des conditions normoxiques[16]. La régulation redox particulière via Trx1 dans les cellules avec pVHL inactif ou manquant n'a pas encore été déterminée. Ces investigations doivent notamment tenir compte des différences spécifiques aux compartiments.

Les enquêtes sur les aspects génétiques dans les données du TCGA ont démontré qu'il existe une corrélation claire entre la CNV, les caractéristiques clinicopathologiques avancées et les faibles résultats de survie des patients atteints de ccRCC. Nous nous attendions à ce que les pertes de nombre de copies puissent être liées à une expression d'ARN plus faible et qu'une expression d'ARN plus faible soit liée à des caractéristiques tumorales et à un pronostic médiocres. Cependant, notre analyse des données RNASeq du TCGA n'a pas été en mesure de démontrer une association des niveaux d'ARN avec des caractéristiques clinicopathologiques de mauvais pronostic. En fait, les analyses de splines cubiques ont démontré que les patients atteints de ccRCC avec une expression d'ARN moyenne du gène Trx1 avaient le pire résultat de survie. Bien que les CNV soient connues de longue date et que l'importance pronostique des CNV ait été démontrée dans plusieurs études dans le ccRCC, la pertinence biologique n'est pas encore bien caractérisée [17,18]. Notre découverte souligne que les CNV et l'expression de l'ARN ne sont pas nécessairement liés et, par conséquent, la base biologique de l'association des pertes génomiques de CNV de Trx1 et des caractéristiques clinicopathologiques avancées doit faire l'objet de futures investigations supplémentaires.

Les résultats actuels ont plusieurs limites qui doivent être prises en compte lors de l'interprétation de ces résultats. Il s'agit d'une étude rétrospective. La composition de l'étude aurait pu être plus équilibrée en termes d'étapes TNM. De plus, le suivi aurait pu être plus long.

Certaines de nos découvertes semblent contradictoires, par exemple des niveaux plus élevés de Trx1 dans le cytoplasme sont associés à de moins bons résultats de survie, tandis que des niveaux plus élevés de Trx1 sont en soi associés à des caractéristiques clinicopathologiques moins avancées. La signalisation redox est un processus spécifique au compartiment et au contexte comme d'autres processus biologiques, par exemple le rôle suppresseur de tumeur de p53 ou la régulation transcriptionnelle de NFkB. Nous avons interprété nos résultats actuels conformément à ces connaissances biologiques. Ces résultats prima vista contradictoires laissent place à des investigations supplémentaires, en particulier le rôle régulateur de Trx1 sur le HIF-2 est une cible attrayante par rapport aux essais cliniques de phase II actuels qui étudient le HIF-2une inhibition en tant que thérapeutique concept dans le ccRCC et d'autres types de cancer. Notre groupe a un intérêt majeur dans ce domaine et des investigations complémentaires sont actuellement en cours.

En résumé, l'étude actuelle suggère que Trx1 joue un rôle dans la biologie tumorale du ccRCC. Les explications possibles du rôle important de la signalisation redox ccRCC sont la régulation de la réponse immunitaire, la régulation des voies métaboliques et la régulation de l'expression de HIF-2. Ainsi, l'étude actuelle conseille fortement des enquêtes intensifiées sur les voies de signalisation redox dans le ccRCC.

Références

1. Hanschmann EM, Godoy JR, Berndt C, Hudemann C, Lillig CH (2013) Thiorédoxines, glutarédoxines et peroxirédoxines - mécanismes moléculaires et importance pour la santé : des cofacteurs aux antioxydants en passant par la signalisation redox. Signal redox antioxydant 19: 1539–1605
2. Lillig CH, Holmgren A (2007) Thiorédoxine et molécules apparentées - de la biologie à la santé et à la maladie. Signal redox antioxydant 9: 25–47
3. Berndt C, Lillig CH, Flohe L (2014) La régulation redox par le glutathion a besoin d'enzymes. Pharmacol avant5:168
4. Berndt C, Schwenn JD, Lillig CH (2015) La spécificité des thiorédoxines et des glutarédoxines est déterminée par la complémentarité électrostatique et géométrique. Chem Sci 6:7049–7058
5. Kaminska K, Czarnecka AM, Escudier B, Lian F, Szczylik C (2015) Interleukine -6 en tant que régulateur émergent du cancer des cellules rénales. Urol Oncol 33: 476–485
6. Choueiri TK, Motzer RJ (2017) Thérapie systémique pour le carcinome rénal métastatique. N Engl J Med 376: 354–366
7. Raval RR, Lau KW, Tran MGB, Sowter HM, Mandriota SJ, Li JL, Pugh CW, Maxwell PH, Harris AL, Ratclife PJ (2005) Propriétés contrastées du facteur 1 inductible par l'hypoxie (HIF-1) et HIF -2 dans le carcinome à cellules rénales associé à von Hippel-Lindau. Mol Cell Biol 25:5675–5686
8. Berndt C, Hanschmann EM, Urbainsky C, Jordt LM, Müller CS, Bodnar Y, Schipper S, Handorf O, Nowack R, Moulis JM, Schulzke C, Schünemann V, Lillig CH (2020) FeS-cluster coordination of vertébré thioredoxins régule la suppression du facteur 2 induit par l'hypoxie par l'intermédiaire de la protéine régulatrice du fer 1. bioRxiv:2020.2008.2004.235721
9. Kononen J, Bubendorf L, Kallioniemi A, Barlund M, Schraml P, Leighton S, Torhorst J, Mihatsch MJ, Sauter G, Kallioniemi OP (1998) Microréseaux tissulaires pour le profilage moléculaire à haut débit d'échantillons tumoraux. Nat Med 4: 844–847
10. Seligson DB, Yu H, Tze S, Said J, Pantuck AJ, Cohen P, Lee KW (2013) La localisation nucléaire de l'IGFBP-3 prédit la récurrence du cancer de la prostate chez l'homme. Hormones Cancer 4:12–23
11. Godoy JR, Funke M, Ackermann W, Haunhorst P, Oesteritz S, Capani F, Elsasser HP, Lillig CH (2011) Atlas redox de la souris. Détection immunohistochimique des protéines de la famille de la glutaredoxine, de la peroxiredoxine et de la thioredoxine dans divers tissus de la souris de laboratoire. Biochim Biophys Acta 1810: 2–92
12. Liu J, Lichtenberg T, Hoadley KA, Poisson LM, Lazar AJ, Cherniack AD, Kovatich AJ, Benz CC, Levine DA, Lee AV, Omberg L, Wolf DM, Shriver CD, Thorsson V, Cancer Genome Atlas Research N, Hu H (2018) Une ressource de données cliniques pan-cancer TCGA intégrée pour conduire des analyses de résultats de survie de haute qualité. Cellule 173: 400–416 (e411)
13. Kroeger N, Seligson DB, Signoretti S, Yu H, Magyar CE, Huang J, Belldegrun AS, Pantuck AJ (2014) Un mauvais pronostic et des caractéristiques clinicopathologiques avancées du carcinome rénal à cellules claires (ccRCC) sont associés à la localisation sous-cellulaire cytoplasmique du facteur inductible par l'hypoxie-2alpha. Eur J Cancer 50: 1531-1540
14. Choueiri TK, Kaelin WG Jr (2020) Cibler l'axe HIF2-VEGF dans le carcinome à cellules rénales. Nat Med 26: 1519-1530
15. Choueiri TK, Plimack ER, Bauer TM, Merchan JR, Papadopoulos KP, McDermott DF, Michaelson MD, Appleman LJ, Thamake S, Zojwalla NJ, Jonasch E (2020) Étude de phase I/II du HIF oral{{2} } inhibiteur MK-6482 chez les patients atteints d'un carcinome rénal à cellules claires (RCC) avancé. J Clin Oncol 38: 611-611
16. Nickerson ML, Jaeger E, Shi Y, Durocher JA, Mahurkar S, Zaridze D, Matveev V, Janout V, Kollarova H, Bencko V, Navratilova M, Szeszenia-Dabrowska N, Mates D, Mukeria A, Hol catova I, Schmidt LS, Toro JR, Karami S, Hung R, Gerard GF, Linehan WM, Merino M, Zbar B, Bofetta P, Brennan P, Rothman N, Chow WH, Waldman FM, Moore LE (2008) Amélioration de l'identification de von Hippel- Altérations du gène Lindau dans les tumeurs rénales à cellules claires. Clin Cancer Res 14:4726–4734
17. Thiesen HJ, Steinbeck F, Maruschke M, Koczan D, Ziems B, Hakenberg OW (2017) Stratification des génomes du carcinome rénal à cellules claires (ccRCC) par analyse de l'altération du nombre de copies (CNA) dirigée par les gènes. PLoS ONE 12:e0176659
18. Zhao M, Zhao Z (2016) Concordance de la perte du nombre de copies et de la régulation à la baisse des gènes suppresseurs de tumeurs : une étude pan-cancer. BMC Genomics 17(Suppl 7):532