Cytokines performance during nivolumab treatment: A subgroup analysis of NIVACTOR study.
Notice bibliographique
Résumé
e18008 Background: Nivolumab is approved for 2nd line R/M SCCHN, but only ̃20% of patients will benefit. Therefore, there is an unmet need for predictive markers. Nivactor is a prospective real-life study of nivolumab in SCC-HN. We report an ancillary study on circulating cytokines in a subgroup of patients from Nivactor. Methods: We analysed changes of circulating cytokines (IL-2/4/5/6/8/10/12/13/15, CCL-2/4/22, CXCL-10, IFN-γ, TGF-β, TNF-α, VEGF) during nivolumab therapy at baseline (T0), cycle 3 (T1), cycle 7 (T2) and at disease progression (TPD). ROC analysis identifies cytokines that correlate best with PFS and OS and calculate cut-off points. Cox analysis was performed to assess HR. Hierarchical Clustering on Principal Components (HCPC) was performed to cluster pts and then compared clusters for good or poor PFS and OS. Correction for multiplicity was applied. Results: 19 pts were analysed. Using ROC analysis, we were able to identify cut-off values correlated with PFS at T0 only for IL-6 and IL-10. Similarly, we identified IL-6, IL-10, TGF-β and VEGF cut-off for OS. Then we performed Cox analysis dividing the population based on the identified cut-offs and we found that pts with IL-6 or IL-10 lower than cut off had a significant better PFS and OS (p = 0.049 and p = 0.003 for PFS, respectively; p = 0.029 and p = 0.006 for OS, respectively). TGF-β lower than cut-off correlates with better OS (p = 0.02). Interestingly, pts with all the 3 cytokines below the cut-off show the best OS. Finally, we performed a multivariate analysis using HCPC to identify 4 clusters of pts. Cluster 2 has the best PFS and OS than all other cluster considered together (p = 0.001 and p = 0.004 respectively). Patients in cluster 2 show at T0 lower IL-6/10/15 and at T1 lower IL-5/10 and higher IFN-γ compared to the others. Longitudinal analysis among the 3 time points shows that the increase of IFN-γ, IL-5 and IL-10 between T0 and T1 correlates with better PFS (p = 0.01, p = 0.03, p = 0.02, respectively); only IFN-γ and IL-5 correlates with better OS (p = 0.04; p = 0.02, respectively). Conclusions: ROC analysis can identify cytokines whose basal level may predict patients that could benefit from nivolumab treatment: low IL-6 and IL-10 positively influence both PFS and OS. Low TGF-β does not correlate with PFS but only with better OS and can be considered a pure prognostic marker. Longitudinal analysis offers information on the effect of treatment on circulating cytokines, and show that the subgroup of pts with better PFS exhibits an increase of inflammatory cytokines values.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».