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Enregistrement W2947922688 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.e20594

Myeloid immunosuppressive state as a predictor of rapidly progressive phenotype and poor survival in advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) patients treated with PD-1/PD-L1 inhibitors.

2019· article· en· W2947922688 sur OpenAlexaff
Sally C. M. Lau, Lisa W. Le, Sze Wah Samuel Chan, Elliot Smith, Malcolm Ryan, M. Catherine Brown, Katrina Hueniken, Lawson Eng, Devalben Patel, Ruiqi Chen, Alona Zer, Penelope Ann Bradbury, Pamela S. Ohashi, Frances A. Shepherd, Ming‐Sound Tsao, Natasha B. Leighl, Geoffrey Liu, Adrian G. Sacher

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineLung cancerMyeloidOncologyImmunotherapyPopulationProportional hazards modelLymphocyteImmunologyConfoundingCancerGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e20594 Background: Immune subpopulations within the tumor microenvironment (TME) play a central role in determining response to checkpoint inhibitors. Myeloid derived suppressor cells, a heterogeneous population of immature myeloid cells, have a predominantly immunosuppressive role by stimulating T regulatory cells. We hypothesize that elevated myeloid-to-lymphocyte measures in the peripheral blood predict for greater numbers of myeloid derived suppressor cells in the TME and worse outcomes. Methods: In advanced NSCLC patients who received immunotherapy between 2010-2018, baseline characteristics collected retrospectively included age, sex, histology, stage, smoking status, ethnicity, PD-L1 expression and tumor genotype. Pre-treatment neutrophil/lymphocyte (NLR) and monocyte/lymphocyte ratios (MLR) were log transformed and analyzed using cox and logistic regression models. Results: Among 219 eligible patients, a high NLR was associated with shorter time-to-treatment-failure (HR 1.38, 95%CI 1.09-1.75, p = 0.008) and poorer OS (HR 1.62, 95%CI 1.23-2.14, p < 0.001), independent of PD-L1 levels. Disproportionate increases in NLR and MLR were highly correlated (Spearman’s rho = 0.78). Further, higher NLR (p = 0.09) or MLR (p = 0.06) tended to associate with best overall response (BOR) to immunotherapy, with higher rates of progressive disease (PD) and lower rates of clinical response. A high NLR (p = 0.01) and MLR (p = 0.02) were associated with a rapidly progressive phenotype defined by PD as the BOR and duration of therapy ≤2 months. This remained significant after adjusting for confounders in a multivariate model (p = 0.03 for NLR and p = 0.03 for MLR). No associations were observed between high myeloid counts and other clinical prognostic factors such as liver metastases. Conclusions: A myeloid immunosuppressive state characterized by a disproportionate increase in peripheral immune myeloid populations is significantly associated with primary refractory disease, rapidly progressive phenotype, and poorer survival. Further investigation into myeloid mediated mechanisms of resistance is warranted.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,326 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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