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Enregistrement W3024365161 · doi:10.1136/lba2019.17

P864 Combination of fecal microbiota transplantation from healthy donors with anti-PD1 immunotherapy in treatment-naïve advanced or metastatic melanoma patients

2020· article· en· W3024365161 sur OpenAlexaff
Saman Maleki, John Lenehan, Jeremy P. Burton, Michael E. Silverman, Seema Nair Parvathy, Mikal El‐Hajjar, Mithunah Krishnamoorthy

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesMoffitt Cancer CenterRoyal Marsden NHS Foundation TrustUniversity of PittsburghNYU Langone Medical CenterFlorida Department of HealthMedical Center, University of PittsburghYale University
Mots-clésMedicineMelanomaInternal medicineNauseaGastroenterologyRefractory (planetary science)ImmunotherapyAdverse effectTransplantationColorectal cancerCancerSurgeryOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Checkpoint inhibitors have changed the outcomes for patients with advanced melanoma. However, many patients still show primary resistance to single-agent therapy. Recently, the role of the gut microbiome in influencing antitumor immunity has been established. Currently, various methods of modifying the gut microbiome of cancer patients are being explored. We report the initial safety results of the first two patients treated on a phase I study combining Fecal Microbiota Transplantation (FMT) with single-agent anti-PD1 in treatment-naïve patients with advanced melanoma. Methods Two healthy donors were selected through our screening process and approximately 100 grams of fresh stool was processed and prepared for FMT as per our standardized protocol. FMT recipients were melanoma patients with unresectable or metastatic disease who were treatment naïve for their advanced disease. Bowel preparation was completed the day prior and FMT was performed using oral administration of approximately 40 capsules. Anti-PD1 was started at least 1 week after FMT to allow for microbiome engraftment. Blood and stool were analyzed at baseline (pre-FMT), before immunotherapy, and three weeks after it. Results Patient 1 was diagnosed with recurrent melanoma of the lower limb with multiple in-transit lesions refractory to control with surgery and a single intralesional injection of IL-2. Patient received stool from Donor 1 and did not experience any adverse effects from FMT. At the time of treatment #4, a solitary large cutaneous lesion stabilized but the patient experienced grade 1 diarrhoea, grade 2 nausea, and grade 2 fatigue, and grade 2 depression (NCI-CTCAE v5.0). Patient 2 was diagnosed with recurrent melanoma of the parotid gland with metastatic lesions in the lungs. Patient 2 received stool from Donor 2 and experienced only grade 1 flatus from FMT. At the time of treatment #3, the patient experienced grade 1 constipation. Both patients had a vigorous immune response to FMT measured by changes in the immune subpopulations in peripheral blood one week after FMT, including an increase in CD28+ CD8+ T cells and a decrease in PDL1+ CD3- cells. Following anti-PD1 therapy, both patients had an increase in CD39+ CD8+ T cell population. The PD1+ CD38+ CD8+ dysfunctional T cell levels decreased in both patients post-FMT and anti-PD1 therapy. Conclusions FMT combined with anti-PD1 therapy in patients with advanced melanoma appears to be safe. A measurable immune response was observed one week after FMT in both patients. One patient experienced several grade 2 toxicities with stabilization of a large cutaneous lesion. Acknowledgements This study is funded by a grant from The Lotte & John Hecht Memorial Foundation and a grant from The Medical Oncology Research Funds (MORF) from Western University. Trial Registration NCT03772899 Ethics Approval The study was approved by Western University Institutution‘s Ethics Board, approval number 113131, date of approval March 15, 2019.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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