Radiotherapy enhances responses of lung cancer to CTLA-4 blockade
Notice bibliographique
Résumé
Formenti et al. have recently reported the clinical outcomes and translational readouts of a trial of the anti-CTLA-4 inhibitor, ipilimumab, in combination with palliative radiotherapy in 39 patients with non-small cell lung cancer. A radiological response was seen in 18% of patients and 31% of patients experienced disease control. These clinical outcomes appear to be superior to historical studies using ipilimumab alone and suggest that radiation may have triggered systemic, so-called abscopal, immune responses in some patients. Induction of interferon-beta (IFN-β) and maximal expansion and contraction of distinct T cell receptor clones were the most significant factors predicting response. Importantly, established predictive biomarkers of response to immunotherapy alone, including the expression of PD-L1 in diagnostic biopsies and tumour mutational burden, did not predict response. The report provides important human qualification of pre-clinical mechanistic insights indicating that abscopal responses can be generated with optimised radiotherapy fractionation schedules and anti-CTLA-4 inhibition. Additionally, an intriguing mechanism by which radiation can be immunogenic is described, namely radiation-induced transcriptional upregulation of neo-antigens.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».