Longitudinal efficacy and toxicity of SARS-CoV-2 vaccination in cancer patients treated with immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Despite more than 2 years having elapsed since the onset of SARS-CoV-2 pandemic, a level of hesitation around increased SARS-CoV-2 vaccine toxicity in cancer patients receiving immunotherapy (IO) remains. This hesitation stems from the idea that IO agents could elicit an overwhelming immune stimulation post vaccination and therefore increase the risk of vaccine-related toxicity. The aim of our study was to explore serological responses to SARS-CoV-2 vaccination in patients treated with IO and describe the level of immune stimulation using parameters such as blood cytokines, autoantibody levels and immune related adverse events (irAEs) post vaccination. Fifty-one evaluable patients were enrolled in this longitudinal study. Absolute levels and neutralization potential of anti-SARS-CoV-2 antibodies were not significantly different in the IO group compared to non-IO. Chemotherapy adversely affected seroconversion when compared to IO and/or targeted treatment. Following vaccination, the prevalence of grade ≥2 irAEs in patients treated with IO was not higher than the usual reported IO toxicity. We report, for the first time, that anti-SARS-CoV-2 vaccination, elicited the generation of five autoantibodies. The significantly increased autoantibodies were IgM autoantibodies against beta-2 glycoprotein (p = 0.02), myeloperoxidase (p = 0.03), nucleosome (p = 0.041), SPLUNC2 (p < 0.001) and IgG autoantibody against Myosin Heavy Chain 6 (MYH6) (p < 0.001). Overall, comprehensive analysis of a small cohort showed that co-administration of SARS-CoV-2 vaccine and IO is not associated with increased irAEs. Nevertheless, the detection of autoantibodies post anti-SARS-CoV-2 vaccination warrants further investigation (NCT03702309).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».