Where do we stand with immunotherapy for nonmelanoma skin cancers in the curative setting?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Nonmelanoma skin cancers (NMSC) represent a heterogeneous group of diseases that encompasses among the principal histologies basal cell carcinoma (BCC), cutaneous squamous cell carcinoma (cSCC), and Merkel cell carcinoma (MCC). Given the fact that high tumor mutational burden due to ultraviolet mutagenesis represents a common hallmark of NMSCs, immunotherapy has proved to be a promising therapeutic approach in recent years. The aim of this review is to shed light on immunotherapy applications in NMSCs in the curative setting. RECENT FINDINGS: Immune checkpoint inhibitors represent the first-line treatment of choice for advanced cSCC and MCC, while in second line for BCC. Given this success, more and more trials are evaluating the use of immune checkpoint blockade in neoadjuvant setting for NMSCs. Clinical trials are still ongoing, with the most mature data being found in cSCC. Also, translational studies have identified promising biomarkers of response. SUMMARY: Locoregional treatments of NMSCs can have non negligible functional and cosmetic impacts on patients, affecting their quality of life. As immunogenic diseases, neoadjuvant immunotherapy represents a promising treatment that could change the therapeutic path of these patients. Upcoming results from clinical trials will address these crucial issues.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».