Understanding the relationship between breast cancer, immune checkpoint inhibitors, and gut microbiota: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».