Changes in circulating tumor DNA and outcomes in solid tumors treated with immune checkpoint inhibitors: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quantification of circulating tumor DNA (ctDNA) levels is a reliable prognostic tool in several malignancies. Dynamic changes in ctDNA levels in response to treatment may also provide prognostic information. Here, we explore the value of changes in ctDNA levels in response to immune checkpoint inhibitors (ICIs). METHODS: We searched MEDLINE (host: PubMed) for trials of ICIs in advanced solid tumors in which outcomes were reported based on change in ctDNA levels. ctDNA reduction was defined as reported in individual trials. Typically, this was either >50% reduction or a reduction to undetectable levels. We extracted HRs and related 95% CIs and/or p values comparing ctDNA reduction versus no reduction for progression-free survival (PFS) and/or overall survival (OS). Data were then pooled in a meta-analysis. Variation in effect size was examined using subgroup analyses. RESULTS: Eighteen trials were included in the meta-analysis. ctDNA levels were detectable in all participants in all studies prior to initiation of ICIs. A reduction in ctDNA measured 6-16 weeks after starting treatment was associated with significantly better PFS (HR 0.20; 95% CI, 0.14 to 0.28; p<0.001). Similarly, OS was superior in patients with reduced ctDNA levels (HR 0.18; 95% CI, 0.12 to 0.26; p<0.001). The results were consistent across all disease sites, lines of treatment, magnitude of change (to undetectable vs >50% reduction) and whether treatment exposure comprised single or combination ICIs. CONCLUSIONS: In advanced solid tumors, a reduction in ctDNA levels in response to ICIs is associated with substantial improvements in outcome. ctDNA change is an early response biomarker which may allow for de-escalation of cross-sectional imaging in patients receiving ICIs or support treatment de-escalation strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».