Modulating PD-L1 expression in multiple myeloma: an alternative strategy to target the PD-1/PD-L1 pathway
Notice bibliographique
Résumé
Even with recent advances in therapy regimen, multiple myeloma patients commonly develop drug resistance and relapse. The relevance of targeting the PD-1/PD-L1 axis has been demonstrated in pre-clinical models. Monotherapy with PD-1 inhibitors produced disappointing results, but combinations with other drugs used in the treatment of multiple myeloma seemed promising, and clinical trials are ongoing. However, there have recently been concerns about the safety of PD-1 and PD-L1 inhibitors combined with immunomodulators in the treatment of multiple myeloma, and several trials have been suspended. There is therefore a need for alternative combinations of drugs or different approaches to target this pathway. Protein expression of PD-L1 on cancer cells, including in multiple myeloma, has been associated with intrinsic aggressive features independent of immune evasion mechanisms, thereby providing a rationale for the adoption of new strategies directly targeting PD-L1 protein expression. Drugs modulating the transcriptional and post-transcriptional regulation of PD-L1 could represent new therapeutic strategies for the treatment of multiple myeloma, help potentiate the action of other drugs or be combined to PD-1/PD-L1 inhibitors in order to avoid the potentially problematic combination with immunomodulators. This review will focus on the pathophysiology of PD-L1 expression in multiple myeloma and drugs that have been shown to modulate this expression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».