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Enregistrement W2904444972 · doi:10.1200/jco.2018.78.2276

T-Cell–Inflamed Gene-Expression Profile, Programmed Death Ligand 1 Expression, and Tumor Mutational Burden Predict Efficacy in Patients Treated With Pembrolizumab Across 20 Cancers: KEYNOTE-028

2018· article· en· W2904444972 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPembrolizumabMedicineInternal medicineOncologyClinical endpointCancerResponse Evaluation Criteria in Solid TumorsLung cancerKRASClinical trialPhases of clinical researchImmunotherapyColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Biomarkers that can predict response to anti-programmed cell death 1 (PD-1) therapy across multiple tumor types include a T-cell-inflamed gene-expression profile (GEP), programmed death ligand 1 (PD-L1) expression, and tumor mutational burden (TMB). Associations between these biomarkers and the clinical efficacy of pembrolizumab were evaluated in a clinical trial that encompassed 20 cohorts of patients with advanced solid tumors. METHODS: KEYNOTE-028 ( ClinicalTrials.gov identifier: NCT02054806) is a nonrandomized, phase Ib trial that enrolled 475 patients with PD-L1-positive advanced solid tumors who were treated with pembrolizumab 10 mg/kg every 2 weeks for 2 years or until confirmed disease progression or unacceptable toxicity occurred. The primary end point was objective response rate (ORR; by RECIST v1.1, investigator review). Secondary end points included safety, progression-free survival (PFS), and overall survival (OS). Relationships between T-cell-inflamed GEP, PD-L1 expression, and TMB and antitumor activity were exploratory end points. RESULTS: ORRs (with 95% CIs) ranged from 0% (0.0% to 14.2%) in pancreatic cancer to 33% (15.6% to 55.3%) in small-cell lung cancer. Across cohorts, median (95% CI) PFS ranged from 1.7 months (1.5 to 2.9 months) to 6.8 months (1.9 to 14.1 months) in pancreatic and thyroid cancers, respectively, and median OS from 3.9 months (2.8 to 5.5 months) to 21.1 months (9.1 to 22.4 months) in vulvar and carcinoid tumors, respectively. Higher response rates and longer PFS were demonstrated in tumors with higher T-cell-inflamed GEP, PD-L1 expression, and/or TMB. Correlations of TMB with GEP and PD-L1 were low. Response patterns indicate that patients with tumors that had high levels of both TMB and inflammatory markers (GEP or PD-L1) represent a population with the highest likelihood of response. Safety was similar and consistent with prior pembrolizumab reports. CONCLUSION: A T-cell--inflamed GEP, PD-L1 expression, and TMB predicted response to pembrolizumab in multiple tumor types. These biomarkers (alone/in combination) may help identify patients who have a higher likelihood of response to anti-PD-1 therapies across a broad spectrum of cancers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,355 · 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