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Enregistrement W3117278542 · doi:10.15252/emmm.202012850

Immunodynamics of explanted human tumors for immuno‐oncology

2020· article· en· W3117278542 sur OpenAlexaff
Agathe Dubuisson, Jean‐Eudes Fahrner, Anne‐Gaëlle Goubet, Safae Terrisse, N. Voisin, Charles Bayard, Sébastien Lofek, Damien Drubay, Delphine Bredel, Séverine Mouraud, Sandrine Susini, Alexandria P. Cogdill, Lucas Rebuffet, Elise Ballot, Nicolas Jacquelot, Vincent de Montpréville, Odile Casiraghi, C. Radulescu, Sophie Ferlicot, David J. Figueroa, Sapna Yadavilli, Jeremy D. Waight, Marc Ballas, Axel Hoos, Thomas Condamine, Bastien Parier, C. Gaudillat, Bertrand Routy, François Ghiringhelli, Lisa Derosa, Ingrid Breuskin, Mathieu Rouanne, Fabrice André, C. Lebâcle, Hervé Baumert, Marie Wislez, Élie Fadel, Isabelle Cremer, Laurence Albigès, Birgit Geoerger, Jean‐Yves Scoazec, Yohann Loriot, Guido Kroemer, Aurélien Marabelle, Mélodie Bonvalet, Laurence Zitvogel

Notice bibliographique

RevueEMBO Molecular Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilJanssen BiotechLabex Immuno-OncologyHorizon 2020 Framework ProgrammeFondation pour la Recherche MédicaleMerck Sharp and DohmeCancer Prevention and Research Institute of TexasGenentechLigue Contre le CancerServierAstraZenecaInstitut National Du CancerInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleFondation LeducqAgence Nationale de la RechercheEuropean CommissionSanofiE-RarePfizerSymphogenBristol-Myers SquibbDirection Générale de l’offre de SoinsSeerave FoundationAssociation pour la Recherche sur le CancerAmgenInstitut Universitaire de FranceGlaxoSmithKline
Mots-clésHumanitiesMedicineLibrary sciencePolitical scienceArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decision making in immuno-oncology is pivotal to adapt therapy to the tumor microenvironment (TME) of the patient among the numerous options of monoclonal antibodies or small molecules. Predicting the best combinatorial regimen remains an unmet medical need. Here, we report a multiplex functional and dynamic immuno-assay based on the capacity of the TME to respond to ex vivo stimulation with twelve immunomodulators including immune checkpoint inhibitors (ICI) in 43 human primary tumors. This "in sitro" (in situ/in vitro) assay has the potential to predict unresponsiveness to anti-PD-1 mAbs, and to detect the most appropriate and personalized combinatorial regimen. Prospective clinical trials are awaited to validate this in sitro assay.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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