Current Landscape of Immune Checkpoint Inhibitor Therapy for Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
The liver maintains a balance between immune tolerance and activation in its role as a filtration system. Chronic inflammation disrupts this immune microenvironment, thereby allowing for the rise and progression of cancer. Hepatocellular carcinoma (HCC) is a liver tumor generally diagnosed in the setting of chronic liver disease. When diagnosed early, the primary treatment is surgical resection, liver transplantation, or liver directed therapies. Unfortunately, patients with HCC often present at an advanced stage or with poor liver function, thereby limiting options. To further complicate matters, most systemic therapies are relatively limited and ineffective among patients with advanced disease. Recently, the IMbrave150 trial demonstrated that the combination of atezolizumab and bevacizumab was associated with better survival compared to sorafenib among patients with advanced HCC. As such, atezolizumab and bevacizumab is now recommended first-line therapy for these patients. Tumor cells work to create an immunotolerant environment by preventing the activation of stimulatory immunoreceptors and upregulating expression of proteins that bind inhibitory immunoreceptors. ICIs work to block these interactions and bolster the anti-tumor function of the immune system. We herein provide an overview of the use of ICIs in the treatment of HCC.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».