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Enregistrement W2766923414 · doi:10.1186/s40425-017-0290-x

Peripheral and local predictive immune signatures identified in a phase II trial of ipilimumab with carboplatin/paclitaxel in unresectable stage III or stage IV melanoma

2017· article· en· W2766923414 sur OpenAlexafffund
Rahima Jamal, Réjean Lapointe, Eftihia Cocolakis, Paméla Thébault, Shirin Kazemi, Jennifer Friedmann, Jeanne Dionne, Jean‐François Cailhier, Karl Bélanger, Jean-Pierre M. Ayoub, Huy Le, Caroline Lambert, Jida El-Hajjar, Léon C.L.T. van Kempen, Alan Spatz, Wilson H. Miller

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensJewish General HospitalHôpital Notre-DameUniversité du Québec à MontréalInstitute for Research in Immunology and CancerMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesBristol-Myers Squibb CanadaRéseau de cancérologie RossyBristol-Myers Squibb
Mots-clésIpilimumabCarboplatinMedicinePaclitaxelOncologyMelanomaInternal medicineStage (stratigraphy)BlockadeImmune checkpointChemotherapyImmunotherapyCancer researchCancerReceptorCisplatinBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Checkpoint blockade with ipilimumab provides long-term survival to a significant proportion of patients with metastatic melanoma. New approaches to increase survival and to predict which patients will benefit from treatment are needed. This phase II trial combined ipilimumab with carboplatin/paclitaxel (CP) to assess its safety, efficacy, and to search for peripheral and tumor-based predictive biomarkers. Methods Thirty patients with untreated unresectable/metastatic melanoma were treated with ipilimumab and CP. Adverse events (AEs) were monitored and response to treatment was evaluated. Tumor tissue and peripheral blood were collected at specified time points to characterize tumor immune markers by immunohistochemistry and systemic immune activity by multiplex assays and flow cytometry. Results Eighty three percent of patients received all 5 cycles of CP and 93% completed ipilimumab induction. Serious AEs occurred in 13% of patients, and no treatment-related deaths were observed. Best Overall Response Rate (BORR) and Disease Control Rate (DCR) were 27 and 57%, respectively. Median overall survival was 16.2 months. Response to treatment was positively correlated with a higher tumor CD3+ infiltrate (immune score) at baseline. NRAS and BRAF mutations were less frequent in patients who experienced clinical benefit. Assessment of peripheral blood revealed that non-responders had elevated baseline levels of CXCL8 and CCL4, and a higher proportion of circulating late differentiated B cells. Pre-existing high levels of chemokines (CCL3, CCL4 and CXCL8) and advanced B cell differentiation were strongly associated with worse patient overall survival. Elevated proportions of circulating CD8+/PD-1+ T cells during treatment were associated with worse survival. Conclusions The combination of ipilimumab and CP was well tolerated and revealed novel characteristics associated with patients likely to benefit from treatment. A pre-existing systemic inflammatory state characterized by elevation of selected chemokines and advanced B cell differentiation, was strongly associated with poor patient outcomes, revealing potential predictive circulating biomarkers. Trial registration Clinicaltrials.gov, NCT01676649, registered on August 29, 2012.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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