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Enregistrement W2914138346 · doi:10.1097/ju.0000000000000136

Predictive Biomarkers for Checkpoint Blockade in Urothelial Cancer: A Systematic Review

2019· review· en· W2914138346 sur OpenAlexaff
Jean‐Michel Lavoie, Peter C. Black, Bernhard J. Eigl

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUrothelial cancerBlockadeOncologyCancerBladder cancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Immune checkpoint inhibitors have had a major impact on the management of advanced urothelial cancer. Despite the impact only a minority of patients derive benefit. In this context predictive biomarkers which can assist in patient selection are needed. In this systematic review we surveyed the current biomarkers which have been investigated in clinical studies and their potential for patient selection. MATERIALS AND METHODS: We searched MEDLINE® and EMBASE®, and manually reviewed major meeting abstracts to find studies in humans of immune checkpoint inhibitors given for urothelial cancer that included biomarkers and clinical outcomes. Studies had to provide the correlation between biomarkers and outcomes to be included in analysis. Results published only in abstract form were included since several important biomarker studies have yet to be published. RESULTS: We retrieved 1,236 studies, of which 921 were unique and screened, including 144 which met criteria for full review and 25 were included in the analysis. The manual search yielded 1 additional entry not included in our systematic review for a total of 26 entries. The checkpoint inhibitors used in these studies included atezolizumab, avelumab, durvalumab, ipilimumab, nivolumab and pembrolizumab. The biomarkers tested included PD-L1 immunohistochemistry, molecular subtyping and immune gene expression analysis by RNA sequencing, targeted gene panels for mutations in DNA damage repair genes and estimation of the tumor mutational burden, genomic alterations and the total mutational burden by exome sequencing, analysis of tumor immune infiltrate by immunohistochemistry and T-cell receptor sequencing, and analysis of circulating immune cells and cytokines. CONCLUSIONS: No single biomarker has been able to accurately predict the response to immune checkpoint inhibitors. Most studies included only a treatment arm and without a comparator arm it is not possible to ascertain whether biomarkers are predictive or merely prognostic. While PD-L1 immunohistochemistry has been largely unsuccessful, other biomarkers reflecting the immunogenicity of the underlying tumor, the characteristics of the immune infiltrate and the properties of the patient immune system have shown promising data. However, all are in need of validation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,008
Bibliométrie0,0120,014
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,320 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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