Positive progress: current and evolving role of immune checkpoint inhibitors in metastatic triple-negative breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Triple-negative breast cancer (TNBC) represents an aggressive breast cancer subtype with historically poor overall outcomes, due primarily to a lack of effective targeted agents. Chemotherapy has been the primary treatment approach, although immune checkpoint inhibitors (ICIs) are currently being investigated to improve patient outcomes. This review examines the clinical implications of current evidence on the use of ICIs for the treatment of metastatic TNBC. Methods: Our systematic search identified two phase III and five phase I/II trials reporting on the efficacy of ICIs used as monotherapy or combined with chemotherapy for the treatment of metastatic TNBC. Results: The phase III IMpassion 130 trial showed a significant improvement in median progression-free survival in the intent-to-treat (net 1.7 months, p = 0.002) and PD-L1-positive populations (net 2.5 months, p < 0.001) for the addition of first-line atezolizumab versus placebo to nab-paclitaxel in metastatic TNBC. Although median overall survival was not significantly improved in patients receiving atezolizumab overall [net 2.3 months, hazard ratio (HR) 0.86, 95% confidence interval (CI) 0.72–1.02, p = 0.078], numerical improvements in the PD-L1-positive population were compelling (net 7.0 months, HR 0.71; 95% CI 0.54–0.93). Toxicity profiles were as expected, and no new safety signals were observed. Pembrolizumab monotherapy did not significantly improve overall survival in similar patients that had received prior treatment in KEYNOTE-119. Conclusions: Atezolizumab plus nab-paclitaxel represents a potential new first-line standard of care for patients with metastatic PD-L1-positive TNBC. Other ICIs used as monotherapy, or combined with chemotherapy for advanced TNBC, as well as their use for earlier stage disease, are areas of ongoing investigation.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».