Emerging Evidence from Landmark Clinical Trials on Perioperative Immunotherapy in Resectable Non-Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Non-small cell lung cancer (NSCLC) remains one of the most prevalent cancers worldwide, with high rates of local and distant recurrence limiting survival even after curative-intent surgical resection. Traditional adjuvant chemotherapy benefits only 5% of patients, and as such additional treatment modalities are urgently needed to improve NSCLC patient outcomes. Systemic therapy with PD1 and PDL1 immune check-point inhibitors (ICIs) has emerged as a promising treatment option in many types of solid malignancies, including lung cancer. Encouraging results from immunotherapy trials in metastatic lung cancer populations, and now newer results from ongoing clinical trials in early stage locally advanced lung cancers, suggested an evolving role for perioperative immune checkpoint inhibition in resectable NSCLC. In this review we examine the latest advances in the landscape of clinical trials on immunotherapy in resectable NSCLC. We discuss the key findings and specific clinical challenges related to neoadjuvant administration of these immune therapies in the CheckMate816, Impower030, AEGEAN and KEYNOTE671 phase III clinical trials. The role of adjuvant ICI is also discussed examining the ANVIL, Impower010, and PEARLS trials. By understanding the remaining unanswered questions and clinical dilemmas that exist in this rapidly evolving field for ICIs in early stage NSCLC, clinicians may provide patients options which may markedly improve survival outcomes for this life-threatening disease.
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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 | 0,018 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».