Immune checkpoint inhibitor–associated nephritis—treatment standard
Notice bibliographique
Résumé
Over the last 13 years, the use of immune checkpoint inhibitor (ICI) therapy has grown remarkably, owing to their unprecedented anti-tumor efficacy in certain tumor groups. With increased use of ICIs, we are seeing immune-related adverse events (irAEs) more frequently. Renal irAEs, such as ICI-associated acute kidney injury (ICI-AKI), are reported in 2%-5% of patients treated with ICIs, with acute tubulointerstitial nephritis (ATIN) as the most common histopathologic lesion, though various forms of glomerulonephritis have also been reported. Modifiable risk factors for ICI-AKI include concurrent use of ATIN-associated drugs, like proton pump inhibitors, non-steroidal anti-inflammatory drugs and antibiotics, and dual ICI therapy with both Cytotoxic T-lymphocyte Associated Protein 4 (CTLA-4) and Programmed Cell Death Protein 1 and its ligand (PD1/PDL-1) blockade. Kidney biopsies remain the diagnostic modality of choice, though several promising non-invasive biomarkers, which have not yet been broadly clinically validated have emerged. The treatment of ICI-AKI involves holding ICIs, discontinuation of ATIN-associated drugs and initiation of immunosuppression with corticosteroids as first-line therapy. With prompt treatment initiation, most patients achieve full or partial renal recovery, allowing for re-challenge with ICI. However, a subset of patients will require additional steroid-sparing therapies for corticosteroid-dependent or refractory ICI-AKI. Here we review developments in our understanding of the pathophysiology of ICI-AKI, the approach to diagnosis (with a focus on the emergence of novel diagnostic tools), prognostic factors and the current evidence for establishing treatment standards for ICI-AKI. As the evidence base remains largely retrospective, we identify questions that would benefit from future prospective studies in the diagnosis, management and prognostication of ICI-AKI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».