The Gut Microbiome Associates with Immune Checkpoint Inhibition Outcomes in Patients with Advanced Non–Small Cell Lung Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The gut microbiome (GM) plays an important role in shaping systemic immune responses and influences immune checkpoint inhibitor (ICI) efficacy. Antibiotics worsen clinical outcomes in patients receiving ICI. However, whether GM profiling and baseline antibiotic can be a biomarker of ICI efficacy in advanced non–small cell lung cancer (NSCLC) remains unknown. We prospectively collected baseline (pre-ICI) fecal samples and clinical data of 70 Japanese patients suffering from advanced NSCLC and treated them with anti–PD-1/PD-L1 antibodies as a first-line or treatment-refractory therapy. We performed 16S rRNA V3–V4 sequencing of gene amplicons of fecal samples, and bacteria diversity and differential abundance analysis was performed. The clinical endpoints were objective response rate (ORR), progression-free survival (PFS), overall survival (OS), and immune-related adverse events (irAE). ORR was 34%, and median PFS and OS were 5.2 and 16.2 months, respectively. Patients who received pre-ICI antibiotic had lower alpha diversity at baseline and underrepresentation of Ruminococcaceae UCG 13 and Agathobacter. When analyzing antibiotic-free patients, alpha diversity correlated with OS. In addition, Ruminococcaceae UCG 13 and Agathobacter were enriched in patients with favorable ORR and PFS >6 months. Ruminococcaceae UCG 13 was enriched in patients with OS >12 months. GM differences were observed between patients who experienced low- versus high-grade irAE. We demonstrated the negative influence of antibiotic on the GM composition and identified the bacteria repertoire in patients experiencing favorable responses to ICI. See articles by Tomita et al., p. 1236, and Peng et al., p. 1251
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle