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Enregistrement W4387597413 · doi:10.1007/s00262-023-03520-5

PD-1 and PD-L1 inhibitors in cold colorectal cancer: challenges and strategies

2023· review· en· W4387597413 sur OpenAlexafffund
Ke Xin Lin, Alexandra C. Istl, Douglas Quan, Anton Skaro, Ephraim Tang, Xiufen Zheng

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Immunotherapy · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésColorectal cancerMedicineImmunotherapyOncologyCancerInternal medicineCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer (CRC) is the second most common cause of cancer mortality, with mismatch repair proficient (pMMR) and/or microsatellite stable (MSS) CRC making up more than 80% of metastatic CRC. Programmed death-ligand 1 (PD-L1) and programmed death 1 (PD-1) immune checkpoint inhibitors (ICIs) are approved as monotherapy in many cancers including a subset of advanced or metastatic colorectal cancer (CRC) with deficiency in mismatch repair (dMMR) and/or high microsatellite instability (MSI-H). However, proficient mismatch repair and microsatellite stable (pMMR/MSS) cold CRCs have not shown clinical response to ICIs alone. To potentiate the anti-tumor response of PD-L1/PD-1 inhibitors in patients with MSS cold cancer, combination strategies currently being investigated include dual ICI, and PD-L1/PD-1 inhibitors in combination with chemotherapy, radiotherapy, vascular endothelial growth factor (VEGF) /VEGF receptor (VEGFR) inhibitors, mitogen-activated protein kinase (MEK) inhibitors, and signal transducer and activation of transcription 3 (STAT3) inhibitors. This paper will review the mechanisms of PD-1/PD-L1 ICI resistance in pMMR/MSS CRC and potential combination strategies to overcome this resistance, summarize the published clinical experience with different combination therapies, and make recommendations for future avenues of research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations140
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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