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Enregistrement W4207039879 · doi:10.1136/jitc-2021-004310

Improved prognosis and evidence of enhanced immunogenicity in tumor and circulation of high-risk melanoma patients with unknown primary

2022· article· en· W4207039879 sur OpenAlexfundno aff
Ahmad A. Tarhini, Sandra J. Lee, Aik Choon Tan, Issam M. El Naqa, F. Stephen Hodi, Lisa H. Butterfield, William A. LaFramboise, Walter J. Storkus, Arivarasan Karunamurthy, José R. Conejo-García, Patrick Hwu, Howard Streicher, Vernon K. Sondak, John M. Kirkwood

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthECOG-ACRIN Cancer Research GroupUniversity of PittsburghAmerican College of Radiology Imaging NetworkCanadian Cancer Society Research InstituteMoffitt Cancer CenterBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineIpilimumabInternal medicineOncologyMelanomaProportional hazards modelAdjuvantImmune systemPopulationPrimary tumorImmunotherapyHazard ratioFOXP3ImmunologyGastroenterologyMetastasisCancerCancer researchConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Melanoma of unknown primary (MUP) represents a poorly understood group of patients both clinically and immunologically. We investigated differences in prognosis and candidate immune biomarkers in patients with unknown compared with those with known primary melanoma enrolled in the E1609 adjuvant trial that tested ipilimumab at 3 and 10 mg/kg vs high-dose interferon-alfa (HDI). PATIENTS AND METHODS: MUP status was defined as initial presentation with cutaneous, nodal or distant metastasis without a known primary. Relapse-free survival (RFS) and overall survival (OS) rates were estimated by the Kaplan-Meier method. Stratified (by stage) log-rank test was used to compare RFS and OS by primary tumor status. Gene expression profiling (GEP) was performed on the tumor biopsies of a subset of patients. Similarly, peripheral blood samples were tested for candidate soluble and cellular immune biomarkers. RESULTS: MUP cases represented 12.8% of the total population (N=1699) including 11.7% on the ipilimumab arms and 14.7% on the HDI arm. Stratifying by stage, RFS (p=0.001) and overall survival (OS) (p=0.009) showed outcomes significantly better for patients with unknown primary. The primary tumor status remained prognostically significant after adjusting for treatment and stage in multivariate Cox proportional hazards models. Including only ipilimumab-treated patients, RFS (p=0.005) and OS (p=0.023) were significantly better in favor of those with unknown primary. Among patients with GEP data (n=718; 102 MUP, 616 known), GEP identified pathways and genes related to autoimmunity, inflammation, immune cell infiltration and immune activation that were significantly enriched in the MUP tumors compared with known primaries. Further investigation into infiltrating immune cell types estimated significant enrichment with CD8 +and CD4+T cells, B cells and NK cells as well as significantly higher major histocompatibility complex (MHC)-I and MHC-II scores in MUP compared with known primary. Among patients tested for circulating biomarkers (n=321; 66 unknown and 255 known), patients with MUP had significantly higher circulating levels of IL-2R (p=0.04). CONCLUSION: Patients with MUP and high-risk melanoma had significantly better prognosis and evidence of significantly enhanced immune activation within the TME and the circulation, supporting the designation of MUP as a distinct prognostic marker in patients with high-risk melanoma.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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