Gut microbiotas and immune checkpoint inhibitor therapy response: a causal or coincidental relationship?
Notice bibliographique
Résumé
As the largest immune organ, human gut microbiome could influence the efficacy of immune checkpoint inhibitor therapy (ICI). However, identifying contributory microbes from over 35,000 species is virtually impossible and the identified microbes are not consistent among studies. The reason for the disparity may be that the microbes found in feces are markers of other factors that link immune response and microbiotas. Notably, gut microbiome is influenced by stool consistency, diet and other lifestyle factors. Therefore, the ICI and microbiotas relationship must be adjusted for potential confounders and analyzed longitudinally. Moreover, a recent study where 11 low-abundance commensal bacteria induced interferon-γ-producing CD8 T cells, challenges the validity of the abundance-oriented microbiotas investigations. This study also confirmed the hierarchy in immunogenic roles among microbiotas. Fecal transplantation trials in germ-free mice provided "the proof of principle" that germ-free mice reproduce the donor's microbiome and corresponding ICI efficacy. However, species-specific biological differences prevent direct extrapolation between the results in murine and human models. Fecal transplantation or supplementation with microbes found in ICI responders requires caution due to potential adverse events.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».