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Enregistrement W4403954528 · doi:10.21037/tbcr-24-14

Understanding the relationship between breast cancer, immune checkpoint inhibitors, and gut microbiota: a narrative review

2024· review· en· W4403954528 sur OpenAlexaff
Gabriella Hrubesz, Jennifer Leigh, Terry L. Ng

Notice bibliographique

RevueTranslational Breast Cancer Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerGut floraImmune systemNarrativeNarrative reviewCancerImmunologyMedicineBiologyInternal medicineIntensive care medicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objective: The composition of gut microbiota plays an important role in predicting and influencing outcomes of cancer treated with immunotherapy. Our objective is to summarize the role of gut microbiota and immunotherapy in breast cancer. Methods: A systematic search from inception until July 2024 of key search terms including immunity, breast neoplasm, gastrointestinal microbiome/microbiota, fecal microbiota transplantation, pro- and prebiotics, antibiotics and immunotherapy using EMBASE, MEDLINE and CENTRAL was conducted. The results were screened by two reviewers independently and synthesized and presented descriptively. Key Content and Findings: Thirteen studies (5 clinical, 8 pre-clinical) met the eligibility criteria and were published from 2020-2024. Clinical studies showed that the composition and diversity of gut microbiota was associated with patient response to immunotherapy. In pre-clinical studies, dysbiotic states induced by obesity, antibiotics, and diet were associated with immunosuppression and influenced response to programmed cell death-ligand 1 (PD-L1) inhibitors. Microbiota-modulating treatments such as probiotics showed the ability to enhance response to immunotherapy, indicating their potential use as adjunct therapies in breast cancer treatment. Conclusions: The composition of gut microbiota could help predict the chance of response to immunotherapy, and modulating gut microbiota has the potential to enhance the efficacy of chemo-immunotherapy in breast cancer. However, the available data relating to breast cancer are limited. Larger prospective studies are required to further elucidate their role as a biomarker and treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,235
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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