Negative association of antibiotics on clinical activity of immune checkpoint inhibitors in patients with advanced renal cell and non-small-cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: The composition of gut microbiota affects antitumor immune responses, preclinical and clinical outcome following immune checkpoint inhibitors (ICI) in cancer. Antibiotics (ATB) alter gut microbiota diversity and composition leading to dysbiosis, which may affect effectiveness of ICI. Patients and methods: We examined patients with advanced renal cell carcinoma (RCC) and non-small-cell lung cancer (NSCLC) treated with anti-programmed cell death ligand-1 mAb monotherapy or combination at two academic institutions. Those receiving ATB within 30 days of beginning ICI were compared with those who did not. Objective response, progression-free survival (PFS) determined by RECIST1.1 and overall survival (OS) were assessed. Results: Sixteen of 121 (13%) RCC patients and 48 of 239 (20%) NSCLC patients received ATB. The most common ATB were β-lactam or quinolones for pneumonia or urinary tract infections. In RCC patients, ATB compared with no ATB was associated with increased risk of primary progressive disease (PD) (75% versus 22%, P < 0.01), shorter PFS [median 1.9 versus 7.4 months, hazard ratio (HR) 3.1, 95% confidence interval (CI) 1.4-6.9, P < 0.01], and shorter OS (median 17.3 versus 30.6 months, HR 3.5, 95% CI 1.1-10.8, P = 0.03). In NSCLC patients, ATB was associated with similar rates of primary PD (52% versus 43%, P = 0.26) but decreased PFS (median 1.9 versus 3.8 months, HR 1.5, 95% CI 1.0-2.2, P = 0.03) and OS (median 7.9 versus 24.6 months, HR 4.4, 95% CI 2.6-7.7, P < 0.01). In multivariate analyses, the impact of ATB remained significant for PFS in RCC and for OS in NSCLC. Conclusion: ATB were associated with reduced clinical benefit from ICI in RCC and NSCLC. Modulatation of ATB-related dysbiosis and gut microbiota composition may be a strategy to improve clinical outcomes with ICI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».