The role of gut microbiome in modulating response to immune checkpoint inhibitor therapy in cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Immunotherapy has led to a paradigm shift in the treatment of several cancers. There have been significant efforts to identify biomarkers that can predict response and toxicities related to immune checkpoint inhibitor (ICPI) therapy. Despite these advances, it has been challenging to tease out why a subset of patients benefit more than others or why certain patients experience immune-related adverse events (irAEs). Although the immune-modulating properties of the human gut bacterial ecosystem are yet to be fully elucidated, there has been growing interest in evaluating the role of the gut microbiome in shaping the therapeutic response to cancer immunotherapy. Considerable research efforts are currently directed to utilizing metagenomic and metabolic profiling of stool microbiota in patients on ICPI-based therapies. Dysbiosis or loss of microbial diversity has been associated with a poor treatment response to ICPIs and worse survival outcomes in cancer patients. Emerging data have shown that certain bacterial strains, such as Faecalibacterium that confer sensitivity to ICPI, also have a higher propensity to increase the risk of irAEs. Additionally, the microbiome can modulate the local immune response at the intestinal interface and influence the trafficking of bacterial peptide primed T-cells distally, influencing the toxicity patterns to ICPI. Antibiotic or diet induced alterations in composition of the microbiome can also indirectly alter the production of certain bacterial metabolites such as deoxycholate and short chain fatty acids that can influence the anti-tumor tolerogenesis. Gaining sufficient understanding of the exact mechanisms underpinning the interplay between ICPI induced anti-tumor immunity and the immune modulatory role gut microbiome can be vital in identifying potential avenues of improving outcomes to cancer immunotherapy. In the current review, we have summarized and highlighted the key emerging data supporting the role of gut microbiome in regulating response to ICPIs in cancer.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».