Immune Checkpoint Inhibitors in Genitourinary Malignancies
Notice bibliographique
Résumé
Although immune-mediated therapies have been used in genitourinary (gu) malignancies for decades, recent advances with monoclonal antibody checkpoint inhibitors (cpis) have led to a number of promising treatment options. In renal cell carcinoma (rcc), cpis have been shown to have benefit over conventional therapies in a number of settings, and they are the standard of care for many patients with metastatic disease. Based on recent data, combinations of cpis and antiangiogenic therapies are likely to become a new standard approach in rcc. In urothelial carcinoma, cpis have been shown to have a role in the second-line treatment of metastatic disease, and a number of clinical trials are actively investigating cpis for other indications. In other gu malignancies, such as prostate cancer, results to date have been less promising. Immunotherapies continue to be an area of active study for all gu disease sites, with several clinical trials ongoing. In this review, we summarize the current evidence for cpi use in rcc, urothelial carcinoma, prostate cancer, testicular germ-cell tumours, and penile carcinoma. Ongoing clinical trials of interest are highlighted, as are the challenges that clinicians and patients will potentially face as immune cpis become a prominent feature in the treatment of gu cancers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».