High and low mutational burden tumors versus immunologically hot and cold tumors and response to immune checkpoint inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Tumors responding to immune checkpoint inhibitors (ICIs) have a higher level of immune infiltrates and/or an Interferon (IFN) signature indicative of a T-cell-inflamed phenotype. Melanoma and lung cancer demonstrate high response rates to ICIs and are commonly referred to as "hot tumors". These are in sharp contrast to tumors with low immune infiltrates called "cold tumors" or non-T-cell-inflamed cancers, such as those from the prostate and pancreas. Classification of tumors based on their immune phenotype can partially explain clinical response to ICIs. However, this model alone cannot fully explain the lack of response among many patients treated with ICIs.Dichotomizing tumors based on their mutation profile into high tumor mutation burden (TMB) or low TMB, such as many childhood malignancies, can also, to some extent, explain the clinical response to immunotherapy. This model mainly focuses on a tumor's genotype rather than its immune phenotype. High TMB tumors often have higher levels of neoantigens that can be recognized by the immune system. In the current era of immunotherapy, with the lack of definitive biomarkers, we need to evaluate tumors based on both their immune phenotype and genomic mutation profile to determine which patients have a higher likelihood of responding to treatment with ICIs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».