Friendly-user score assessing gut dysbiosis and resistance to immune checkpoint inhibitors (ICI).
Notice bibliographique
Résumé
103 Background: Accumulating evidence pointed to the impact of the intestinal microbiota on ICI outcomes across various cancers. Although specific gut microbial species have been associated with beneficial responses ( i.e. Akkermansia muciniphila (Akk)), no consensus exists on a gut fingerprint predicting immunoresistance to clinical routine use. Methods: NCT04567446 provided whole genome sequencing (WGS) of longitudinal fecal samples from patients (pts) with advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) during ICI (alone or with chemotherapy) in France and Canada. Topological Pearson networks clustered into species interacting groups (SIG) correlating with overall survival (OS; OS<12=NR; OS>12=R). Forty harmful (SIG1) and thirty-four beneficial (SIG2) WGS species were associated with NR and R to ICI. A monodimensional score (TOPOSCORE) based on SIG1/SIG2 ratio combined with Akk relative abundance was calculated and compared to machine-learning (ML) algorithms. Multivariate Cox analysis (MVA) adjusted for established risk factors (ATB, gender, age, ECOG, PD-L1, LIPI score). Intraindividual dynamics of the TOPOSCORE was evaluated in pts with at least two fecal samples. Three independent cohorts of NSCLC and genitourinary (GU) cancers pts validated the data. Results: In n=245 and n=148 NSCLC pts, we could classify pts into dysbiotic (SIG1+,33%) and eubiotic (SIG2+, 67%), using the TOPOSCORE. Pts falling within the SIG2+ exhibited a significantly prolonged OS than pts falling into SIG1+ (HR: (95% CI), 0.50 (0.36-0.71), p<0.0001). TOPOSCORE also predicted OS in 277 ICI-treated NSCLC and GU pts and compared to the state-of-the-art ML algorithms, held the highest percentage of correct predictions (63%). At MVA, TOPOSCORE was independently associated with OS (HR: 0.56 (0.39-0.81), p=0.002). Analyzing the intraindividual dynamics of the TOPOSCORE (n=67), we found that 74% of SIG2+ and 68% of SIG1+ individuals remained in their initial classification during ICI treatment. We finally scaled the calculation of the TOPOSCORE down to 24WGS (instead 75WGS) and set up a qPCR-based friendly-user test capable of accurately identifying the fecal presence of the bacteria of interest within 48 hrs. We confirmed (n=323) that OS was superior in those pts harboring a 24-bacteria-qPCR-based TOPOSCORE falling within the SIG2+ category (HR: 0.65 (0.48 to 0.87), p=0.0005). Conclusions: TOPOSCORE represents a robust biomarker predicting and following the dynamic of the immunoresistance to ICI across cancers on an individual basis. By converting the WGS TOPOSCORE to a qPCR-based test with a rapid turnaround time, it will be possible to adopt this score in routine clinical practice to improve pts stratification and ICI success rates guiding the selection of dysbiotic pts amenable to microbiota-centered interventions and eubiotic fecal microbiota transplantation donors. Clinical trial information: NCT04567446 .
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,004 |
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 ».