Survival benefit of endocrine dysfunction following immune checkpoint inhibitors for nonthyroidal cancers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Our goal is to review pertinent data evaluating the association between immune checkpoint inhibitor (ICI)-induced endocrine dysfunction and survival in cancer patients as well as to understand the potential molecular links between these. RECENT FINDINGS: ICIs have revolutionized cancer therapy but have also led to multiple immune-related adverse events (irAEs). Studies have demonstrated a link between the development of irAEs and improved survival, suggesting that ICI-induced antitumor immunity and autoimmunity are coupled. Thyroid irAEs are most frequently and strongly associated with improved survival, particularly in the context of overt thyroid dysfunction. Other endocrine irAEs, such as hypophysitis and diabetes are quite rare wherein the treatment approach or the disease process itself may mitigate improvement in survival. Preclinical and translational data indicate a role for CD4+ T cells, regulatory T cells and/or cytokines mediating irAEs, including thyroiditis. SUMMARY: The development of irAEs is associated with improved tumor responses and survival in cancer patients. Thyroid irAEs, alone or in combination with other irAEs, are most strongly associated with improved outcomes. Biomarkers of response to ICIs are lacking, despite well-characterized pathologic and genomic susceptibilities predicting ICI efficacy. Early detection of thyroid irAEs may identify patients most likely to have durable antitumor response to ICIs. Although irAEs and antitumor immunity appear 'coupled', translational studies indicate the potential for their 'uncoupling', which could enable antitumor efficacy with greater safety margins.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».