Five latent factors underlie response to immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Only a subset of patients treated with immune checkpoint inhibitors (CPIs) respond to the treatment, and distinguishing responders from non-responders is a major challenge. Many proposed biomarkers of CPI response and survival probably represent alternative measurements of the same aspects of the tumor, its microenvironment or the host. Thus, we currently ignore how many truly independent biomarkers there are. With an unbiased analysis of genomics, transcriptomics and clinical data of a cohort of patients with metastatic tumors (n = 479), we discovered five orthogonal latent factors: tumor mutation burden, T cell effective infiltration, transforming growth factor-beta activity in the microenvironment, prior treatment and tumor proliferative potential. Their association with CPI response and survival was observed across all tumor types and validated across six independent cohorts (n = 1,491). These five latent factors constitute a frame of reference to organize current and future knowledge on biomarkers of CPI response and survival. Analysis of human tumor datasets shows that all features that appear significantly associated with immunotherapy response and survival may be collapsed into five latent factors: tumor mutation burden, T cell effective infiltration, TGF-β activity in the microenvironment, prior treatment and tumor proliferative potential.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».