Prime time for immunotherapy in advanced urothelial cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metastatic urothelial cancer (UC) is a lethal disease. Until 2016, cytotoxic chemotherapy with substantial toxicity was the only therapeutic option. In the first-line metastatic setting, cisplatin-based combination chemotherapy remains the standard of care. For cisplatin-ineligible patients, carboplatin-based regimens that are less efficacious are often substituted. In platinum-refractory patients, taxanes and vinflunine are the most commonly used. Recently, treatment options have largely expanded with the development of the immune checkpoint inhibitors (ICIs). Here, we review the rationale, clinical trial data and recent advances in biomarker development in the field of immuno-oncology in this disease site. We will also explore future directions of the field with respect to sequencing and combination strategies. METHODS: A comprehensive literature review was performed using Pubmed, clinicaltrials.gov, and conference proceedings from the European Society of Medical Oncology (ESMO) and the American Society of Oncology (ASCO). RESULTS AND CONCLUSION: ICIs have disease activity in metastatic UC. Five ICIs gained FDA regulatory approval in metastatic UC in patients with platinum-refractory disease. Of these five agents, pembrolizumab has level I evidence based on the KEYNOTE-045 phase III trial showing an overall survival benefit of 3 months over standard chemotherapy. ICIs also play a role in the first-line setting for patients who are cisplatin ineligible. Currently, ICIs are administered to unselected patients as reliable predictive biomarkers are lacking; however, this is a very active area of research. The rapid expansion of ICIs has also led to many upcoming trials, testing ICIs earlier in the disease course and in various combination strategies. Studies on optimal sequencing of therapies are eagerly awaited.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».