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Enregistrement W4389484114 · doi:10.1186/s12885-023-11672-x

Dynamic profiling of immune microenvironment during anti-PD-1 immunotherapy for head and neck squamous cell carcinoma: the IPRICE study

2023· article· en· W4389484114 sur OpenAlexfundno aff
Ombline Conrad, Carole Pflumio, Christian Borel, Manon Voegelin, Alexandre Bernard, Philippe Schultz, Mihaela-Alina Onea, Alain C. Jung, Sophie Martin, Mickaël Burgy

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Genetics
Mots-clésMedicineImmunotherapyHead and neck squamous-cell carcinomaTumor microenvironmentSurgical oncologyImmune systemOncologyCancer researchImmune checkpointImmunologyInternal medicineRadiation therapyHead and neck cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Immune checkpoint inhibitors of programmed cell death protein 1 (PD-1) represent a significant breakthrough in treating head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC), with long-lasting responses and prolonged survival observed in first- and second-line therapy. However, this is observed in < 20% of patients and high primary/secondary resistance may occur. The primary objective of the identification of predictive factors for the response to anti-PD-1 immunotherapy in head and neck squamous cell carcinoma (IPRICE) study is to identify predictive factors of response to anti-PD-1 immunotherapy. METHODS: The IPRICE study is a single-center, prospective, non-randomized, open-label, and interventional clinical trial. Liquid and tumor biopsies will be performed in 54 patients with recurrent/metastatic (R/M) HNSCC undergoing anti-PD-1 immunotherapy alone to compare the evolution of gene expression and immunological profile between responders and non-responders. We will use a multidisciplinary approach including spatial transcriptomics, single seq-RNA analysis, clinical data, and medical images. Genes, pathways, and transcription factors potentially involved in the immune response will also be analyzed, including genes involved in the interferon-gamma (IFN-γ) pathway, immunogenic cell death and mitophagy, hypoxia, circulating miRNA-mediated immunomodulation, cytokines, and immune repertoire within the tumor microenvironment (TME). With a follow-up period of 3-years, these data will help generate effective biomarkers to define optimal therapeutic strategy and new immunomodulatory agents based on a better understanding of primary/secondary resistance mechanisms. Tumor biopsy will be performed initially before the start of immunotherapy at the first tumor assessment and is only proposed at tumor progression. Clinical data will be collected using a dedicated Case Report Form (CRF). DISCUSSION: Identifying predictive factors of the response to anti-PD-1 immunotherapy and optimizing long-term immune response require a thorough understanding of the intrinsic and acquired resistance to immunotherapy. To achieve this, dynamic profiling of TME during anti-PD-1 immunotherapy based on analysis of tumor biopsy samples is critical. This will be accomplished through the anatomical localization of HNSCC, which will allow for the analysis of multiple biopsies during treatment and the emergence of breakthrough technologies including single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) and spatial transcriptomics. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrial.gov. Registered April 14, 2022, https://www. CLINICALTRIALS: gov/study/NCT05328024 .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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