Navigating the landscape of immune checkpoint inhibitors and novel immunotherapies in melanoma: long-term outcomes, progress, and challenges
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Melanoma has become the poster child for transformative outcomes in advanced malignancy from the use of immunotherapy over the last 10-15 years with median survival improving from ~ 1 to > 5 years. With the increasing repertoire of immune checkpoint inhibitors (ICI) and other novel immunotherapeutic approaches, integrating and sequencing treatments to create new paradigms has gained prominence, with focus on optimizing toxicity management and complex scenarios such as immunotherapy resistance, brain metastases, fertility, and duration of follow-up. AREAS COVERED: In this review, we summarize the progress and emerging evidence in melanoma treatments to date and consider management and possible future directions to improve outcomes for above-mentioned specific patient cohorts. EXPERT OPINION: Personalized care with integration of novel prognostic and predictive biomarkers is the way forward in tailoring not only patient selection and choice of therapy, but also duration of treatment and surveillance to allow for early recurrence detection and access to newer therapies such as tumor infiltrating lymphocytes (TIL) to maximize the curative fraction of melanoma patients. Further research is needed in optimizing ICI and other immunotherapy toxicity management, including reducing steroid exposure for better patient outcomes and preserving quality of life.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».