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Enregistrement W2947248861 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.e20512

Angiotensin-converting enzyme inhibitor prescription is associated with decreased progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) in patients with lung cancers treated with PD-1/PD-L1 immune checkpoint blockers.

2019· article· en· W2947248861 sur OpenAlexaffabout
Soleine Medjebar, Corentin Richard, Jean-David Fumet, Julie Malo, Arielle Elkrief, Normand Blais, Mustapha Tehfé, Marie Florescu, Romain Boidot, Caroline Truntzer, Bertrand Routy, François Ghiringhelli

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalHôpital Notre-DameMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineLung cancerACE inhibitorProportional hazards modelAngiotensin-converting enzymeOncologyCancerBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e20512 Background: Angiotensin converting enzyme (ACE) inhibitors are used to treat hyperblood pressure and congestive heart failure. Preclinical evidence show that ACE has a role in both innate and adaptive responses thus suggesting a capacity of ACE to promote antitumor immunity. Interaction between ACE inhibitors and Immune checkpoint blockers (ICB) has not been investigated in cancer patients (pts). Our study evaluated the effect of ACE inhibitors in Non Small cell lung cancer (NSCLC) pts treated with PD-1/PD-L1 inhibitors. Methods: We conducted a retrospective multicohort retrospective analysis of pts treated with PD-1/PD-L1 inhibitors for NSCLC at Dijon Cancer Center, and at the University of Montreal Hospital. ACE inhibitors groups were defined as pts treated with ACE inhibitors given during the treatment with ICB. PFS and OS were compared between both groups among all pts. Statistical analyses were performed using the Kaplan-Meier method and Cox univariate analysis. Multivariate Cox regression analyses was used to adjust for classical prognostic factors. Tumor RNA sequencing were performed and CIBERSORT was used to estimate immune cell infiltration in ACE inhibitors group and None ACE inhibitors group. Results: Among 283 pts included (177 pts from Dijon, and 106 pts from Montreal), 27 (10%) received ACE inhibitors. ACE inhibitors group did not differ from None ACE inhibitors group for main clinical prognostic characteristics. However, ACE inhibitors group are more frequently treated with statin, beta blocker and metformin. ACE inhibitors group had shorter median PFS compared to None ACE inhibitors group : 2.5 vs. 3.8 months, p = 0.02 (HR = 1.7 IC95% 1.1-2.5 p = 0.02 Cox Univariate). The negative impact of ACE inhibitors group was maintained after multivariate analyses adjusting for risk factors (HR = 1.9 IC95% 1.1-3.5 p = 0.02 for PFS and HR = 2.3 IC95% 1.2-4.4 p = 0.01 for OS). RNA sequencing and CIBERSORT analysis underlines that ACE inhibitors group has lower M1 macrophage, activated Mast cells, NK cells and memory activated T cells thus suggesting an immunosuppressive state. Conclusions: ACE inhibitors prescription concomitant to the PD-1/PD-L1 inhibitors treatment impairs the outcome in patients with advanced NSCLC pts. This reduction is independent of classical prognostic factors. Biological date underlines an immunosuppressive state in ACE inhibitors group. These data should be validated in larger cohort.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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