Microbiota-Centered Interventions: The Next Breakthrough in Immuno-Oncology?
Notice bibliographique
Résumé
The cancer-immune dialogue subject to immuno-oncological intervention is profoundly influenced by microenvironmental factors. Indeed, the mucosal microbiota-and more specifically, the intestinal ecosystem-influences the tone of anticancer immune responses and the clinical benefit of immunotherapy. Antibiotics blunt the efficacy of immune checkpoint inhibitors (ICI), and fecal microbial transplantation may restore responsiveness of ICI-resistant melanoma. Here, we review the yin and yang of intestinal bacteria at the crossroads between the intestinal barrier, metabolism, and local or systemic immune responses during anticancer therapies. We discuss diagnostic tools to identify gut dysbiosis and the future prospects of microbiota-based therapeutic interventions. SIGNIFICANCE: Given the recent proof of concept of the potential efficacy of fecal microbial transplantation in patients with melanoma primarily resistant to PD-1 blockade, it is timely to discuss how and why antibiotics compromise the efficacy of cancer immunotherapy, describe the balance between beneficial and harmful microbial species in play during therapies, and introduce the potential for microbiota-centered interventions for the future of immuno-oncology.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».