Immunotherapy in Early-Stage Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC): Current Evidence and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is the leading cause of cancer deaths in the world. Surgery is the most potentially curative therapeutic option for patients with early-stage non-small cell lung cancer (NSCLC). The five-year survival for these patients remains poor and variable, depending on the stage of disease at diagnosis, and the risk of recurrence following tumor resection is high. During the last 20 years, there has been a modest improvement in the therapeutic strategies for resectable NSCLC. Immune checkpoint inhibitors (ICIs), alone or in combination with chemotherapy, have become the cornerstone for the treatment of metastatic NSCLC patients. Recently, their clinical development has been shifted in the neoadjuvant and adjuvant settings where they have demonstrated remarkable efficacy, leading to improved clinical outcomes. Based on the positive results from phase III trials, ICIs have become a therapeutic option in neoadjuvant and adjuvant settings. On October 2021 the Food and Drug Administration (FDA) approved atezolizumab as an adjuvant treatment following surgery and platinum-based chemotherapy for patients with NSCLC whose tumors express PD-L1 ≥ 1%. In March 2022, nivolumab in combination with platinum-doublet chemotherapy was approved for adult patients with resectable NSCLC in the neoadjuvant setting. The current review provides an updated overview of the clinical trials exploring the role of immunotherapy in patients with early-stage NSCLC, focusing on the biological rationale for their use in the perioperative setting. We will also discuss the role of potential predictive biomarkers to personalize therapy and optimize the incorporation of immunotherapy into the multimodality management of stage I-III NSCLC.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».