MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4365812973 · doi:10.1016/j.euo.2023.03.002

Adaptive Immunity in Genitourinary Cancers

2023· review· en· W4365812973 sur OpenAlexaff
Madhuri Koti, Trinity J. Bivalacqua, Peter C. Black, Toni Cathomen, Matthew D. Galsky, James L. Gulley, Molly A. Ingersoll, Ashish M. Kamat, Wassim Kassouf, D. Robert Siemens, Jianjun Gao

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of British ColumbiaQueen's University
Organismes subventionnairesCancer Research Institute
Mots-clésImmune systemMedicineProstate cancerCancerTumor microenvironmentImmunotherapyAcquired immune systemImmune checkpointGenitourinary systemImmunologyCancer researchImmunityOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: While urothelial and renal cell cancers have exhibited modest responses to novel immune checkpoint inhibitors targeting the programmed death ligand 1 and its receptor, response rates in patients with prostate cancer have remained poor. The factors underlying suboptimal outcomes observed in patients treated with novel immunotherapies are still to be resolved. OBJECTIVE: To review the literature and describe the key adaptive immune physiological events associated with cancer progression and therapeutic response in genitourinary (GU) cancers. EVIDENCE ACQUISITION: We performed a nonsystematic, collaborative narrative review to highlight recent advancements leading to the current state of knowledge on the critical mediators of antitumor adaptive immunity to GU cancers. Further, we discuss the findings on the pre- and post-treatment immunological events that either are unique to each of the three cancer types or exhibit overlapping clinical associations. EVIDENCE SYNTHESIS: Aging-associated immune function decline is a major factor underlying poor outcomes observed in patients treated with both conventional and novel immunotherapies. Other cancer immunobiological aspects associated with suboptimal responses in GU cancers include the overall tumor mutational burden, mutations in specific tumor suppressor/DNA damage repair genes (KDM6A, PTEN, STAG2, TP53, ATM, and BRCA2), and abundance of multiple functional states of adaptive immune cells and their spatiotemporal localization within the tumor immune microenvironment. Understanding these mechanisms may potentially lead to the development of prognostic and predictive biomarkers such as immune cell infiltration profiles and tertiary lymphoid structures (TLSs) that associate with variable clinical outcomes depending on the nature of the novel immunotherapeutic approach. Implementation of newer immune-monitoring technologies and improved preclinical modeling systems will augment our understanding of the host and tumor intrinsic factors contributing to the variability of responses to immunotherapies. CONCLUSIONS: Despite the tremendous progress made in the understanding of dynamic and static adaptive immune elements within the tumor immune landscape, several knowledge gaps remain. A comprehensive knowledge thus gained will lead to precision immunotherapy, improved drug sequencing, and a therapeutic response. PATIENT SUMMARY: We performed a collaborative review by a diverse group of experts in the field to examine our understanding of the events and crosstalk between cancer cells and the patient's immune system that are associated with responses to novel immunotherapies. An evolving understanding of tumor-intrinsic and host-related immune alterations, both before and after therapy, will aid in the discovery of promising markers of responses to immunotherapy as well as the development of unique therapeutic approaches for the management of genitourinary cancers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Urology OncologyMême sujetCancer Immunotherapy and BiomarkersTravaux en français237 207