The role of gut microbiome in immune modulation in metastatic renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of metastatic renal cell carcinomas (mRCC) has drastically improved since the advent of immunotherapy with immune checkpoint inhibitors (ICIs), with a significant proportion of patients achieving durable responses. While this has revolutionized treatment and improved outcomes for mRCC patients, a large subset of patients still does not respond to treatment with ICIs. Moreover, ICIs can induce various immune-related adverse events, limiting their use in many patients. Therefore, there is a need to identify the predictive biomarkers of both efficacy and toxicity associated with ICIs, which would allow for a more personalized approach and help with clinical decision-making. This review aims to explore the role of the gut microbiome in RCC to overcome primary resistance and predict response to treatment with ICIs. First, current therapeutic strategies and mechanisms of action of ICI therapies for RCC treatment will be reviewed. With the technological development of shotgun whole-genome sequencing, the gut microbiome has emerged as an exciting field of research within oncology. Thus, the role of the microbiome and its bidirectional interaction with ICIs and other drugs will be explored, with a particular focus on the microbiome profile in RCC. Lastly, the rationale for future clinical interventions to overcome resistance to ICIs using fecal microbiota transplantation in patients with RCC will be presented.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».