Molecular Mechanisms of Cutaneous Immune-Related Adverse Events (irAEs) Induced by Immune Checkpoint Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, immune checkpoint inhibitors (ICIs) have emerged as promising therapeutic options for the treatment of various cancers. These novel treatments effectively target key mediators of immune checkpoint pathways. Currently, ICIs primarily consist of monoclonal antibodies that specifically block cytotoxic T-lymphocyte antigen 4 (CTLA-4), programmed cell death 1 (PD-1), programmed cell death-ligand 1 (PD-L1), and lymphocyte activation gene 3 protein (LAG-3). Despite the notable efficacy of ICIs in cancer treatment, they can also trigger immune-related adverse events (irAEs), which present as autoimmune-like or inflammatory conditions. IrAEs have the potential to affect multiple organ systems, with cutaneous toxicities being the most commonly observed. Although cutaneous irAEs are typically of low-grade severity and can usually be managed effectively, there are cases where severe irAEs can become life-threatening. Therefore, early recognition and a comprehensive understanding of the mechanisms underlying cutaneous irAEs are crucial for improving clinical outcomes in cancer patients. However, the precise pathogenesis of cutaneous irAEs remains unclear. This review focuses on the skin manifestations induced by ICIs, the prognosis related to cutaneous irAEs, and the exploration of potential mechanisms involved in cutaneous irAEs.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».