Immune-Mediated Hepatitis During Immune Checkpoint Inhibitor cancer Immunotherapy: Lessons From Autoimmune Hepatitis and Liver Immunology
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors (ICI) are being increasingly used to successfully treat several types of cancer. However, due to their mode of action, these treatments are associated with several immune-related adverse events (irAEs), including immune-mediated autoimmune-like hepatitis in 5 to 10% of cases. The specific immune mechanism responsible for the development of immune-mediated liver injury caused by immune checkpoint inhibitors (ILICI) is currently unknown. This review summarizes the current knowledge on hepatic irAEs during cancer immunotherapy. It also addresses the clinical management of ILICI and how it is becoming an increasingly important clinical issue. Clinical, histological, and laboratory features of autoimmune hepatitis (AIH) and ILICI are compared, and their shared and distinctive traits are discussed in an effort to better understand the development of hepatic irAEs. Finally, based on the current knowledge of liver immunology and AIH pathogenesis, we propose a series of events that could trigger the observed liver injury in ICI-treated patients. This model could be useful in the design of future studies aiming to identify the specific immune mechanism(s) at play in ILICI and improve immune checkpoint inhibitor cancer immunotherapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».