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Enregistrement W3195094572 · doi:10.1016/j.celrep.2021.109599

Evaluating the impact of age on immune checkpoint therapy biomarkers

2021· article· en· W3195094572 sur OpenAlexfundno aff
Rossin Erbe, Zheyu Wang, Sharon Wu, Joanne Xiu, Neeha Zaidi, Jennifer La, David Tuck, Nathanael R. Fillmore, Nicolás A. Giraldo, Michael J. Topper, Stephen B. Baylin, Marc E. Lippman, Claudine Isaacs, Reva Basho, Ilya G. Serebriiskii, Heinz‐Josef Lenz, Igor Astsaturov, John L. Marshall, Josephine A. Taverna, Jerry Lee, Elizabeth M. Jaffee, Evanthia T. Roussos Torres, Ashani T. Weeraratna, Hariharan Easwaran, Elana J. Fertig

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute on AgingNational Institutes of HealthCalgary Laboratory ServicesLustgarten Foundation
Mots-clésImmune checkpointImmune systemBlockadeImmunotherapyMedicineMethylationOncologyDNA methylationBioinformaticsCancerImmunologyCancer researchBiologyInternal medicineReceptorGeneGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both tumors and aging alter the immune landscape of tissues. These interactions may play an important role in tumor progression among elderly patients and may suggest considerations for patient care. We leverage large-scale genomic and clinical databases to perform comprehensive comparative analysis of molecular and cellular markers of immune checkpoint blockade (ICB) response with patient age. These analyses demonstrate that aging is associated with increased tumor mutational burden, increased expression and decreased promoter methylation of immune checkpoint genes, and increased interferon gamma signaling in older patients in many cancer types studied, all of which are expected to promote ICB efficacy. Concurrently, we observe age-related alterations that might be expected to reduce ICB efficacy, such as decreases in T cell receptor diversity. Altogether, these changes suggest the capacity for robust ICB response in many older patients, which may warrant large-scale prospective study on ICB therapies among patients of advanced age.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations80
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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