Trial watch: immunotherapeutic strategies on the horizon for hepatocellular carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
The use of immune checkpoint inhibitors (ICIs) targeting PD-L1/PD-1 and CTLA-4 has transformed the oncology practice of hepatocellular carcinoma. However, only 25-30% of the patients with advanced HCC treated with atezolizumab-bevacizumab or tremelimumab-durvalumab (STRIDE) respond initially, and mechanistic biomarkers and novel treatment strategies are urgently needed for patients who present with or acquire resistance to first-line ICI-based therapies. The recent approval of the STRIDE regimen has also engendered new questions, such as patient selection factors (e.g. portal hypertension and history of variceal bleed) and biomarkers, and the optimal combination and sequencing of ICI-based regimens. Triumphs in the setting of advanced HCC have also galvanized considerable interest in the broader application of ICIs to early- and intermediate-stage diseases, including clinical combination of ICIs with locoregional therapies. Among these clinical contexts, the role of ICIs in liver transplantation - which is a potentially curative strategy unique to HCC management - as a bridge to liver transplant in potential candidates or in the setting of post-transplant recurrence, warrants investigation in view of the notable theoretical risk of allograft rejection. In this review, we summarize and chart the landscape of seminal immuno-oncology trials in HCC and envision future clinical developments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».