Characterization of the tumor immune-microenvironment of adenocarcinoma of lung with a metastatic lesion in the pancreas treated successfully with first-line, single-agent pembrolizumab
Notice bibliographique
Résumé
Single-agent immune checkpoint inhibitor therapy in advanced non-small cell lung cancer can significantly prolong progression-free and overall survival when compared with cytotoxic chemotherapy. Here, we report a case of newly diagnosed adenocarcinoma of the lung with a solitary brain metastasis and a biopsy confirmed adenocarcinoma in the tail of the pancreas. Cytomorphology and immunohistochemistry suggested the lung and pancreas tumors were distinct primaries. However, molecular analysis of the lung primary and tumor in the pancreas revealed the same mutations of functional significance in PIK3CA, NF1 and TP53, suggesting the tumors were clonal. A total of three cycles of single-agent pembrolizumab, and radiation to the lung and brain administered between cycles 1 and 2, resulted in marked responses in lung, brain and pancreatic tumors. Despite the discontinuation of the pembrolizumab after three cycles due to severe immune-mediated toxicities, the patient has had no progression 11 months after stopping all active treatment. Results of a novel 27-gene immuno-oncology (IO) expression assay revealed strong IO scores for the lung and pancreatic tumors, indicating a favorable tumor immune-microenvironment and possibly explaining the significant response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».