Immune Signatures and Survival of Patients With Metastatic Melanoma, Renal Cancer, and Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Despite remarkable recent progress in treating solid cancers, especially the success of immunomodulatory antibody therapies for numerous different cancer types, it remains the case that many patients fail to respond to treatment. It is therefore of immense importance to identify biomarkers predicting clinical responses to treatment and patient survival, which would not only assist in targeting treatments to patients most likely to benefit, but might also provide mechanistic insights into the reasons for success or failure of the therapy. Several peripheral blood or tumor tissue diagnostic and predictive biomarkers known to be informative for cancer patient survival may be applicable for this purpose. The use of peripheral blood ("liquid biopsy") offers numerous advantages not only for predicting treatment responses at baseline but also for monitoring patients on-therapy. Assessment of the tumor microenvironment and infiltrating immune cells also delivers important information on cancer-host interactions but the requirement for tumor tissues makes this more challenging, especially for monitoring sequential changes in the individual patient. In this contribution, we will review our findings on immune signatures potentially informative for clinical outcome in melanoma, breast cancer and renal cell carcinoma, particularly the outcome of checkpoint blockade, by applying multiparametric flow cytometry and mass cytometry, routine clinical monitoring and functional testing for predicting and following individual patient responses to therapy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».