AI-based quantification of tumor-infiltrating lymphocytes with integrative transcriptomics in ovarian clear cell carcinoma: JGOG3025-TR1/A1 study
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Le résumé fourni par la source
Transcriptomic classification methods have been proposed for ovarian clear cell carcinoma. However, their clinical significance and association with pathologically evaluated tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) remain unclear. We established two large transcriptomic datasets and analyzed RNA-sequencing data from 189 (JGOG3025-TR1 cohort) and 38 (Kyoto cohort) ovarian clear cell carcinomas. Representative histopathological slides were also digitized (102 and 38, respectively). Cell types were classified by two state-of-the-art artificial-intelligence models, and TILs were quantified. The transcriptomically defined immune subtype was associated with significantly poor prognosis (hazard ratio, 2.54; 95% CI, 1.42-4.54; p = 0.002 for OS). However, this group also contained significantly higher proportion of advanced-stage cases (p = 0.003), and multivariate analyses showed no independent prognostic effect (hazard ratio, 1.32; 95% CI, 0.68-2.58; p = 0.42 for OS). In contrast, the pathologically defined inflamed group demonstrated a trend toward improved survival, and the inflamed phenotype emerged as a statistically significant favorable prognostic factor for both OS and PFS in multivariate analyses (hazard ratio, 0.32; 95% CI, 0.13-0.78; p = 0.013 for OS. hazard ratio, 0.32; 95% CI, 0.15-0.67; p = 0.0026 for PFS). These findings indicate a discordance between transcriptome- and pathology-based immune classifications and suggest greater prognostic relevance of pathology-derived immune status.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- AI-based quantification of tumor-infiltrating lymphocytes with integrative transcriptomics in ovarian clear cell carcinoma: JGOG3025-TR1/A1 study
- Date Crossref
- 16/02/2026
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Kyoto University Department of Gynecology and Obstetrics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Kyoto Medical Center Department of Obstetrics and Gynecology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Niigata University Department of Obstetrics and Gynecology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Iwate Medical University Department of Obstetrics and Gynecology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Jikei University School of Medicine Department of Obstetrics and Gynecology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Niigata Cancer Center Hospital Department of Gynecology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Shikoku Cancer Center Department of Gynecologic Oncology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Tohoku University Advanced Research Center for Innovations in Next-Generation Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tohoku Medical Megabank Organization pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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The University of Tokyo pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Kindai University Department of Obstetrics and Gynecology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Graduate School of Medicine Division of Integrative Genomics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Gynecology and Obstetrics — Kyoto University, Department of Obstetrics and Gynecology — Kyoto Medical Center et Department of Obstetrics and Gynecology — Niigata University, avec 9 autres affiliations.
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