Body composition is prognostic and predictive of ipilimumab activity in metastatic melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Body composition is minimally investigated in an immunotherapy era. Specific body composition signals such as myosteatosis may reflect aspects of patients' immunology and thereby their ability to respond to immunotherapies. Ipilimumab is a key checkpoint inhibitor in metastatic melanoma. As an antibody, it may also be more accurately dosed using body composition parameters rather than weight alone. This retrospective study aimed to investigate body composition‐based dosing and outcomes. Methods Pretreatment computed tomography images from metastatic melanoma, ipilimumab‐treated patients from 2009 to 2014 were used to measure myosteatosis [skeletal muscle radiographic density or SMD, in Hounsfield units (HU)] and surface area (cm2) as previously described. Cut point analysis determined whether a level of ipilimumab dose and myosteatosis demonstrated differences in progression‐free (PFS) and overall survival (OS). Secondary endpoints included objective response rates and toxicities. Results Of 121 identified, 97 patients were evaluable. Baseline demographics included 56 years median age, 60% male participants, and 23.7% with BRAF mutations. SMD analysis identified cut‐offs of SMD < 42 in those with BMI < 25 kg/m2 and <20 HU in those with BMI ≥ 25 kg/m2, respectively. Low SMD patients had poorer median PFS [2.4 vs. 2.7 months, hazard ratio (HR) 1.76, P = 0.008] and OS (5.4 vs. 17.5 months, HR 2.47, P = 0.001), which remained significant in multivariate modelling. High SMD patients had more immune‐related adverse events, better objective response rates (17.9 vs. 3.3%, P = 0.051), and lower baseline neutrophil‐to‐lymphocyte ratio (21 vs. 39%, P = 0.049). Separately, patients receiving <2.03 mg/cm2 had improved median PFS (3.0 vs. 2.6 months, HR 1.88, P = 0.02) and OS (14.9 vs. 5.7 months, HR 1.98, P = 0.01). Conclusions Low SMD and receiving >2.03 mg/cm2 are prognostic of poorer melanoma outcomes post ipilimumab. SMD may identify patients with flawed immunology and predict who may better respond to such therapy. Ipilimumab dosing by skeletal muscle index stands in contrast to weight‐based dosing and may demonstrate a more accurate method of antibody dosing.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».