Exploration of Germline Correlates and Risk of Immune-Related Adverse Events in Advanced Cancer Patients Treated with Immune Checkpoint Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors (ICIs) are increasingly used in the treatment of many tumor types, and durable responses can be observed in select populations. However, patients may exhibit significant immune-related adverse events (irAEs) that may lead to morbidity. There is limited information on whether the presence of specific germline mutations may highlight those at elevated risk of irAEs. We evaluated 117 patients with metastatic solid tumors or hematologic malignancies who underwent genomic analysis through the ongoing Personalized OncoGenomics (POG) program at BC Cancer and received an ICI during their treatment history. Charts were reviewed for irAEs. Whole genome sequencing of a fresh biopsy and matched normal specimens (blood) was performed at the time of POG enrollment. Notably, we found that MHC class I alleles in the HLA-B27 family, which have been previously associated with autoimmune conditions, were associated with grade 3 hepatitis and pneumonitis (q = 0.007) in patients treated with combination PD-1/PD-L1 and CTLA-4 inhibitors, and PD-1 inhibitors in combination with IDO-1 inhibitors. These data highlight that some patients may have a genetic predisposition to developing irAEs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».