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Enregistrement W3182946075 · doi:10.1158/1538-7445.am2021-441

Abstract 441: Potential implications of population kinetic characteristics of PD-1/PDL-1 monoclonals combined with chemotherapy in lung cancer

2021· article· en· W3182946075 sur OpenAlexaff
David J. Stewart, Abdulaziz AlJassim

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemotherapyLung cancerMedicineInternal medicineOncologyPopulationCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: PD-1/PDL-1 inhibitors are active in non-small cell lung cancer (NSCLC) and small cell lung cancer (SCLC) and improve progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) when added to chemotherapy, even in tumors with low PDL-1 expression. We recently reported that for most agents assessed in most solid tumors, PFS and OS curves follow first order kinetics (Stewart Crit Rev Oncol Hematol 2020 Apr;148:102896; Stewart Crit Rev Oncol Hematol 2020 Sep;153103039). On log-linear plots, some curves approximate straight lines. Some have late convexity, potentially due to therapy interruption or dose reduction. Some have an inflection point to the right and fit 2 phase models on exponential decay nonlinear regression analysis (EDNLRA), potentially due to presence of 2 distinct subpopulations with differing rates of progression or death. Most PD-1/PDL-1 curves have 2 phase decay (suggesting distinct sensitive and resistant populations defined by a dichotomous present-vs-absent factor), while the majority of log-linear plots for chemotherapy are convex or approximate straight lines. Here we assessed characteristics of PFS and OS curves for PD-1/PDL-1 inhibitors when combined with chemotherapy. Methods: Published NSCLC and SCLC PFS and OS curves were digitized using the application https://apps.automeris.io/wpd/. GraphPad Prism 7 was used for 1 phase and 2 phase decay EDNLRA. Terminal curve portions with fewer than 10 remaining patients were excluded. Results: For chemotherapy, 22 of 152 PFS curves (14%) and 8 of 102 OS curves (8%) fit 2-phase decay models per our published definition, compared to 43 of 47 PFS curves (91%) and 24 of 24 OS curves (100%) for PD-1/PDL-1 inhibitors, and 1 of 18 PFS curves (6%) and 5 of 18 OS curves (28%) for PD-1/PDL1 inhibitors combined with chemotherapy (p less than 0.0001). Results were similar for SCLC (20 PFS and 27 OS curves) and NSCLC (197 PFS curves and 117 OS curves assessed). Conclusions: PFS and OS population kinetic characteristics for combinations of PD-1/PDL-1 inhibitors with chemotherapy are much more similar to those seen with chemotherapy than for those with single agent PD-1/PDL-1 inhibitors. The underlying biological reasons are uncertain, but this observation suggests that PD-1/PDL-1 inhibitors may potentiate chemotherapy in some tumors that are not intrinsically sensitive to these inhibitors as single agents. Alternatively, concurrent chemotherapy might antagonize the unknown mechanism of resistance to immunotherapy that drives 2 phase PFS and OS curve decay. This raises the question whether PD-1/PDL-1 inhibitors and chemotherapy might also potentiate each other in other tumor types not generally regarded as being sensitive to PD-1/PDL-1 inhibitors (eg, resistant breast and colon cancer variants, EGFR mutant NSCLC, etc). Citation Format: David J. Stewart, Abdulaziz Alshareef Aljassim. Potential implications of population kinetic characteristics of PD-1/PDL-1 monoclonals combined with chemotherapy in lung cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 441.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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