Immune signatures predict development of autoimmune toxicity in immune-checkpoint-inhibitor-treated cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Immune signatures predict development of autoimmune toxicity in immune-checkpoint-inhibitor-treated cancer patients Nicolas Gonzalo Nuñez1*, Fiamma Berner2*, Ekaterina Friebel1*, Susanne Unger1, Mette-Triin Purde2, Rebekka Niederer2,3, Maximilian Porsch4, Christa Lichtensteiger2, Julia Martinez Gomez5, Mariaelena Capone6, Gabriele Madonna6, Lacin Cevhertas7,8, Teresa Amaral9,10, Omar Hasan Ali2,3,5,11, David Bomze2,12, Marie-Therese Abdou2, Stefan Diem13, Paolo Antonio Ascierto6, Reinhard Dummer5, Christoph Driessen13, Mitch Levesque5, Willem van de Veen7, Markus Jörger13, Martin Früh13,14, Burkhard Becher1**, Lukas Flatz2,3,5,13,15** */** these authors contributed equally Affiliations 1. Institute of Experimental Immunology, University of Zurich, Zurich, Switzerland 2. Institute of Immunobiology, Medical Research Center, Kantonsspital St. Gallen, St.Gallen, Switzerland 3. Department of Dermatology, Kantonsspital St. Gallen, St.Gallen, Switzerland 4. Department of Radiology, Kantonsspital St. Gallen, St.Gallen, Switzerland 5. Department of Dermatology, University Hospital Zurich, Zurich, Switzerland 6. Istituto Nazionale Tumori-IRCCS-Fondazione G. Pascale, Napoli, Italy 7. Swiss Institute of Allergy and Asthma Research (SIAF), University of Zurich, Davos, Switzerland 8. Department of Medical Immunology, Institute of Health Sciences, Bursa Uludag University, Bursa, Turkey 9. Skin Cancer Center, Department of Dermatology, University Hospital Tübingen, Tübingen, Germany 10. iFIT Cluster of Excellence (EXC 2180), University of Tübingen, Tübingen, Germany 11. Department of Medical Genetics, Life Sciences Institute, University of British Columbia, Vancouver, Canada 12. Sackler Faculty of Medicine, Tel-Aviv University, Israel 13. Department of Oncology, Kantonsspital St. Gallen, St.Gallen, Switzerland 14. Department of Medical Oncology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern, Bern, Switzerland 15. Universitäts-Hautklinik, University of Tübingen, Tübingen, Germany Corresponding authors: Burkhard Becher, Prof. Dr. Institute of Experimental Immunology University of Zurich Winterthurerstrasse 190 8057 Zurich, Switzerland Phone: +41 44 635 37 03 Email: becher@immunology.uzh.ch Lukas Flatz, Prof. M.D. Universitäts-Hautklinik University of Tübingen 72016 Tübingen, Germany Phone: +49 7071 2984620 Email: lukas.flatz@med.uni-tuebingen.de Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have emerged as one of the most promising treatment options for melanoma and non-small cell lung cancer (NSCLC). While ICIs can induce effective anti-tumour responses, their use is also frequently associated with immune-related adverse events (irAEs). Identifying biomarkers to predict which patients will suffer from irAEs would enable more accurate clinical risk-benefit-analysis for ICI treatment and may also shed light on common or distinct mechanisms underpinning treatment success and irAEs. In this prospective study we used a multiomics approach including unbiased single-cell profiling and serum analysis to characterise the systemic immune compartment of patients with melanoma or NSCLC before and during treatment with ICIs. We identified predictive immune signatures and early changes during ICI therapy that were significantly associated with the subsequent development of irAEs and were distinguished from markers of response to ICI therapy. These biomarkers may help to predict which patients are likely to benefit most from ICI therapy and those requiring intensive monitoring for 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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».