A Systematic Review and Meta-Analysis of the Impact of Tumour Mutation Burden on Survival Outcomes in Solid Tumours
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Tumour mutation burden (TMB) is an emerging pan‐cancer biomarker with predictive value for immune checkpoint inhibitor (ICI) outcomes, yet evidence is inconsistent due to methodological variability and cut‐off thresholds. This systematic review and meta‐analysis evaluated the impact of TMB on overall survival (OS) and progression‐free survival (PFS) across solid tumours in ICI‐treated cohorts and its predictive relevance in non‐ICI‐treated cohorts. Methods Following PRISMA 2020 guidelines, we searched PubMed, Scopus, ScienceDirect and Cochrane for studies published between 2010 and 2024 reporting hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) for OS and PFS in high‐ versus low‐TMB cohorts. High and low TMB were defined by study‐specific cut‐offs, and ultra‐high TMB was defined as the top 20% of cohort‐specific values. Study quality was assessed with the Newcastle‐Ottawa Scale; heterogeneity with I 2 ; publication bias with funnel plots/Egger's test; and robustness by leave‐one‐out analysis. Results 5278 patients across 28 studies were analysed. High TMB, defined by cohort‐specific cut‐offs, was significantly associated with improved OS and PFS, particularly in non‐small cell lung cancer (OS: HR = 0.56), selected gastrointestinal cancers (OS: HR = 0.36), and advanced/recurrent tumours (OS: HR = 0.52). Benefits were greatest in ICI‐treated patients, especially with combined anti‐PD‐L1/PD‐1 and anti‐CTLA‐4 therapy (OS: HR = 0.47; PFS: HR = 0.50). Chemotherapy‐treated cohorts also showed better outcomes, but less consistently (OS: HR = 0.60; PFS: HR = 0.55). Ultra‐high TMB had better OS than the universal 10 mut/Mb cut‐off (HR = 0.44 vs. 0.58). Non‐beneficial associations were observed in glioma and penile squamous cell carcinoma, highlighting disease‐specific variability. Sequencing platforms and cut‐off definitions remained sources of heterogeneity. Conclusion TMB demonstrates prognostic relevance and predictive utility in a histology‐ and treatment‐context‐dependent manner, with the most consistent associations in selected ICI‐treated tumours. Associations in non‐ICI‐treated cohorts were weaker and inconsistent, indicating putative predictive value. Standardising TMB assessment and refining relevant thresholds are essential for optimising its role in precision oncology. Trial Registration PROSPERO Registration Number: CRD42024608809
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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 | 0,016 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».