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Enregistrement W4286297269 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.4553

Preventing adverse events in patients with renal cell carcinoma treated with doublet immunotherapy using fecal microbiota transplantation (FMT): Initial results from perform a phase I study.

2022· article· en· W4286297269 sur OpenAlexaff
Ricardo Fernandes, Seema Nair Parvathy, D. Scott Ernst, Mansour Haeryfar, Jeremy P. Burton, Michael H. Silverman, Saman Maleki

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteLondon Health Sciences CentreSt Joseph's Health CareWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaClinical endpointAdverse effectImmunotherapyInternal medicineOncologyImmune systemTransplantationCancerGastroenterologyImmunologySurgeryClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4553 Background: The treatment landscape of metastatic renal cell carcinoma (mRCC) has evolved with the advent of either dual immune checkpoint inhibition (ICI) or in combination with Vascular Endothelial Growth Factor Receptor Tyrosine Kinase Inhibitor. Gut microbiota plays a central role in developing local and systemic immunity, with potential influence in controlling anti-tumor immune response in cancer patients treated with ICI. We hypothesize that FMT from healthy donors given before immunotherapy will establish a more resilient gut microbiota, reducing the treatment toxicity and improving response to therapy. PERFORM is an ongoing phase I study evaluating the safety of FMT and immunotherapy combination in first-line (1L) mRCC, and assessing whether FMT will prevent or mitigate immune-related adverse events (irAE). Methods: Eligible patients with untreated mRCC received a full dose and 2 supportive FMT procedures prior to the first 3 cycles of doublet ICI or in combination with VEGF-TKI. Primary endpoint is the feasibility and safety of combining FMT using intestinal bacteria existing in the stool of healthy donors with immunotherapy. Secondary endpoints include incidence of irAEs, objective response rate (ORR; RECIST v1.1), and changes in pts microbiome and immune profile post-FMT. We included a preliminary analysis of the first 10 patients. Results: 10 patients received FMT and doublet ICI therapy (10 ongoing). 8/10 (80%) patients were male. Median Age: 59.5 (53-71) years-old. Most common histology was clear cell RCC (90%) and all patients had an intermediate or poor-risk disease. 93.3% of planned FMT were administered. No dose-limiting toxicities due to FMT were observed. Median (range) follow-up was 5.5 (1–22) months. 4 patients (40%) discontinued treatment due to irAEs: colitis (n = 3), arthritis (n = 1). IrAEs were reported in 8 (80%) patients, including diarrhea (n = 6; 60%) and skin rash (n = 2, 20%). Grade 3/4 AEs were experienced by 6 (60%) patients, including colitis (n = 4, 40%). ORR was confirmed in 4/9 patients (44%; 95% CI, 30–60); 1 (11%) partial response. Microbiota and immune analysis data to be presented. Conclusions: The role of microbiome modification in preventing immune-related toxicities by adding FMT to ICI therapy was associated with a safety profile in unselected 1L mRCC and promising clinical efficacy data. Further prospective studies to examine the changes in the immune and microbiota profiles to determine biomarkers related to healthy outcomes/less frequent toxicities in patients receiving immunotherapy are warranted. Clinical trial information: NCT04163289.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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