Sarcomas: Immune biomarker expression and checkpoint inhibitor trials
Notice bibliographique
Résumé
Sarcomas are a heterogenous group of mesenchymal cancers comprising over 100 subtypes. Current chemotherapy for all but a very few subtypes has limited efficacy, resulting in 5-year relative survival rates of 16% for metastatic patients. While sarcomas have often been regarded as an "immune cold" tumor category, recent biomarker studies have confirmed a great deal of immune heterogeneity across sarcoma subtypes. Reports from the first generation of clinical trials treating sarcomas with immunotherapy demonstrate a few positive responses, supporting efforts to stratify patients to optimize response rates. This review summarizes recent advances in knowledge around immune biomarker expression in sarcomas, the potential use of new technologies to complement these study results, and clinical trials particularly of immune checkpoint inhibitor therapy in sarcomas. Each of the immune biomarkers assessed was reviewed for subtype-specific expression patterns and correlation with prognosis. Overall, there is extensive heterogeneity of immune biomarker presence across sarcoma subtypes, and no consensus on the prognostic effect of these biomarkers. New technologies such as multiplex immunohistochemistry and high plex in situ profiling may offer more insights into the sarcoma microenvironment. To date, clinical trials using immune checkpoint inhibitor monotherapy have not shown compelling clinical benefits. Combination therapy with dual checkpoint inhibitors or in combinations with other agents has yielded more promising results in dedifferentiated liposarcoma, undifferentiated pleomorphic sarcoma, angiosarcoma and alveolar soft-part sarcoma. Better understanding of the sarcoma immune status through biomarkers may help decipher the reasons behind differential responses to immunotherapy.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».