Liver metastasis and resistance to immunotherapy in microsatellite stable colorectal cancer. A literature review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Microsatellite stable (MSS) metastatic colorectal cancer (CRC) remains predominantly managed with chemotherapy. The use of immunotherapy, whether alone or in combination with other systemic or local treatments, displays limited success, especially in the context of active liver metastases (LM). The mechanisms responsible for this resistance are not fully understood. Methods: We conducted a comprehensive search across electronic databases such as Medline, PubMed, Google Scholar and ScienceDirect. This search targeted translational studies evaluating the liver tumour immune microenvironment and immune tolerance mechanisms in CRC with LM and prospective studies that assessed immunotherapy either as a standalone treatment or in combination with other systemic or local therapies for patients diagnosed with MSS CRC. Our primary objectives included elucidating the mechanisms of resistance originating from LM in a non-systematic literature review and presenting a summary of the outcomes observed in prospective trials utilising immune checkpoint inhibitors (ICIs), with a focus on the presence of LM. Findings: There were 16 prospective trials evaluating immunotherapy for metastatic CRC comprising 1,713 patients. Response rates to immunotherapy inpatients with colorectal liver metastases (CRLM) varied from 0% to 23%. Overall, reduced or null responses to immunotherapy in the presence of liver metastasis in comparison to patients without liver involvement were observed. Conclusion: Studies consistently show the resistance derived from classical ICI, both alone and in combination with other systemic treatments in patients with CRLM. The design of upcoming trials using immunotherapy should consider LM as a stratification factor or contemplate excluding patients with liver involvement.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle