Advances in immuno-oncology biomarkers for gastroesophageal cancer: Programmed death ligand 1, microsatellite instability, and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Blockade of the programmed death ligand 1 (PD-L1) and programmed cell death 1 (PD-1) receptor axis represents an effective form of cancer immunotherapy. Preclinical evidence initially suggested that gastric and gastroesophageal junction (GEJ) cancers are potentially immunotherapy-sensitive tumors. Early phase clinical trials have demonstrated promising antitumor activity with PD-1/PD-L1 blockade in advanced or metastatic gastric/GEJ cancer. Microsatellite instability (MSI) and PD-L1 expression have been shown to predict higher response to PD-1 inhibitors as highlighted by the recent approvals of pembrolizumab in treatment-refractory solid tumors with MSI status and the third-line or greater treatment of PD-L1 positive advanced gastric/GEJ cancers. However, predictive and prognostic biomarkers remain an ongoing need. In this review, we detail the preclinical evidence and early tissue biomarker analyses illustrating potential predictive biomarkers to PD-1/PD-L1 blockade in gastric/GEJ cancer. We also review the clinical development of PD-1/PD-L1 inhibitors in gastric/GEJ cancer and highlight several areas in need of future investigation in order to optimize the efficacy of PD-1/PD-L1 blockade in gastric/GEJ cancer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».