Combination therapies involving checkpoint-inhibitors for treatment of urothelial carcinoma: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of immune checkpoint-inhibitors (CPI) has significantly improved the prognosis of a subgroup of patients with urothelial bladder cancer (BC). Still, the majority of patients will progress or experience a recurrence on CPI monotherapy. The next generation of clinical trials is now testing combination therapy with CPI and other agents that target different oncogenic mechanisms in an effort to improve efficacy. The beneficial toxicity profile of CPI but also the approval of CPI combinations in other cancer sites justifies their investigation also in BC. Here we report on clinical trials in muscle-invasive, locally advanced and metastatic BC combining CPI with other therapies, with a focus on the latest results presented at ASCO GU 2020, ASCO 2020 and ESMO 2019 as well as Phase-III trials currently ongoing. Multiple phase I-III clinical trials are investigating the combination of a CPI with a second CPI, with chemotherapy, or with targeted therapies like fibroblast growth factor receptor (FGFR) inhibitors or Nectin-4 inhibitors in different disease states. The results of more than 10 phase-III trials in advanced BC are eagerly awaited. Preliminary data are contradictory, as some trials released promising interim results, while others reported failure to achieve the primary endpoints. Taken together, combining CPI with other therapies is a logical and potentially promising approach, but it is too early to draw conclusions on specific combinations. As combinatorial therapies markedly increase the level of complexity, bedside-to-bench studies are warranted to gain deeper insight of underlying biological mechanisms which can be used to optimize future trials.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».