Targeting Liver Metastases to Potentiate Immunotherapy In MS-stable colorectal cancer- A Scoping Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While Immunotherapy has revolutionized the treatment of several cancers such as lung cancer, melanoma, and other cancers, most colorectal cancer patients remain resistant. This resistance to immunotherapy may partially stem from the fact that colorectal cancer very commonly metastasizes to the liver. The liver is known to play an immunotolerant role in in other contexts such as organ transplantation, viral disease, and autoimmune disease. Recent studies reveal the mechanisms in which liver metastases restrict the efficacy of immunotherapy. This effect was shown to be reversable in colorectal cancer mice models, when colorectal liver metastases were irradiated. It is possible that targeting liver metastases with locoregional therapies such as ablation, resection or irradiation may reverse the immunosuppressive effect of liver microenvironment and potentiate immunotherapy systemically. During the past decade, several clinical trials are trying to extrapolate the results achieved in animal model to clinical trials by combining immunotherapy with locoregional therapy. In this scoping review, the current clinical and translational literature was surveyed, to determine whether there is evidence to support the validity of this concept in human patients. If indeed immunotherapy can be potentiated for MS- Stable colorectal cancer utilizing locoregional interventions, a wide array of innovative protocols can be utilized to help cancer patients who have no other available treatment options and thus revolutionize the treatment of cancer patients with liver metastases.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».