The Tumor Immune Contexture of Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
One in seven men in North America is expected to be diagnosed with prostate cancer (PCa) during their lifetime (1, 2). While a wide range of treatment options including surgery, radiation, androgen deprivation and chemotherapy have been in practice for the last few decades, there are limited treatment options for metastatic and treatment resistant disease. Immunotherapy targeting T-cell associated immune checkpoints such as CTLA-4, PD-L1, and PD-1 have not yet proven to be efficacious in PCa. Tumor mutational burden, mutations in DNA damage repair genes, immune cell composition and density in combination with their spatial organization, and expression of immune checkpoint proteins are some of the factors influencing the success of immune checkpoint inhibitor therapies. The paucity of these features in PCa potentially makes them unresponsive to contemporary immune checkpoint inhibition. In this review, we highlight the hallmark events in the PCa tumor immune microenvironment and provide insights into the current state of knowledge in this field with a focus on the role of tumor cell intrinsic events that potentially regulate immune related events and determine therapeutic outcomes. We surmise that the cumulative impact of factors such as the pre-treatment immune status, PTEN expression, DNA damage repair gene mutations, and the effects of conventionally used treatments on the anti-tumor immune response should be considered in immunotherapy trial design in PCa.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».