Active Immune Phenotype in Head and Neck Cancer: Reevaluating the Iso-Effect Fractionation Based on the Linear Quadratic (LQ) Model—A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Altered fractionation concepts and especially moderate hypo-fractionation are evaluated as alternatives to standard treatment for head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC), associated with or not concurrent with or sequential to chemotherapy. The calculation of the iso-equivalent dose regimens has as its starting point the linear quadratic (LQ) formalism traditionally based on the “4Rs” of radiobiology. The higher rates of therapeutic failure after radiotherapy of HNSCC are associated with the heterogeneity of radio-sensibility. The identification of genetic signatures and radio-resistance scores aims to improve the therapeutic ratio of radiotherapy and to conceptualize personalized fractionation schemes. The new data regarding the involvement of the sixth “R” of radiobiology in HNSCC, especially for the HPV-driven subtype, but also for the “immune active” minority of HPV-negative HNSCCs, bring to the fore a multifactorial variation of the α/β ratio. The involvement of the antitumor immune response and the dose/fractionation/volume factors as well as the therapeutic sequence in the case of new multimodal treatments including immune checkpoint inhibitors (ICIs) could be included as an additional term in the quadratic linear formalism especially for hypo-fractionation regimens. This term should take into account the dual immunomodulatory effect (immunosuppressant and stimulator of antitumor immunity) of radiotherapy, which varies from case to case and can bring benefit or a detrimental effect.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».