Can the microbiota predict response to systemic cancer therapy, surgical outcomes, and survival? The answer is in the gut
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The gut microbiota seems to play a key role in tumorigenesis, across various hallmarks of cancer. Recent evidence suggests its potential use as a biomarker predicting drug response and adding prognostic information, generally in the context of immuno-oncology. AREAS COVERED: In this review, we focus on the modulating effects of gut microbiota dysbiosis on various anticancer molecules used in practice, including cytotoxic and immune-modulating agents, primarily immune-checkpoint inhibitors (ICI). Pubmed/Medline-based literature search was conducted to find potential original studies that discuss gut microbiota as a prognostic and predictive biomarker for cancer therapy. We also looked at the US ClinicalTrials.gov website to find additional studies particularly ongoing human clinical trials. EXPERT COMMENTARY: were associated with resistant disease and poorer outcomes. Gut microbiota was also found to be associated with surgical outcomes and seems to play a significant role in anastomotic leak (ATL) after surgery mainly by collagen breakdown. However, this research field is just at the beginning and the current findings are not yet ready to change clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».