Germline prediction of immune checkpoint inhibitor discontinuation for immune-related adverse events
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Immune checkpoint inhibitors (ICIs) can yield remarkable clinical responses in subsets of patients with solid tumors but can also often lead to immune-related adverse events (irAEs). Predictive features of clinically severe irAEs leading to cessation of ICIs have yet to be established. Using data from 1,327 patients with lung cancer treated with ICIs between 2009 and 2022 at four academic medical centers, we evaluated the association of a germline polygenic risk score for autoimmune disease and discontinuation of ICIs due to irAEs. Methods Using Cox proportional hazards model, we assessed the association between a polygenic risk score for autoimmune disease (PRS AD ) and cessation of ICI therapy due to irAEs. All models were adjusted for age at diagnosis, sex, lung cancer histology, type of therapy, recruiting center, and the first 5 principal components. To further understand the differential effects of type of therapy and disease stage on the association between PRS AD and cessation of ICI due to irAEs, we conducted stratified logistic regression analysis by type of ICI therapy and disease stage. Results We found an association between PRS AD and ICI cessation due to irAEs (HR per SD = 1.18, 95% CI = 1.02 – 1.37, P = 0.03). This association was particularly strong in patients who had ICI cessation due to irAEs within three months of therapy initiation (HR per SD = 1.38, 95% CI = 1.08 - 1.78, P = 0.01). Individuals in the top 20th percentile of PRS AD had 7.2% ICI discontinuation for irAEs by three months, compared to 3.9% discontinuation by three months among patients in the bottom 80th percentile (log-rank P = 0.02). In addition, among patients who received combination PD-1/PD-L1 and CTLA-4 inhibitor therapy, PRS AD had an OR per SD of 1.86 (95% CI = 1.08 - 3.51, P = 0.04). Conclusions We demonstrate an association between a polygenic risk score for autoimmune disease and early ICI discontinuation for irAEs, particularly among patients treated with combination ICI therapy. Our results suggest that germline genetics may be used as an adjunctive tool for risk stratification around ICI clinical decision-making in solid tumor oncology.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».