Immunotherapy and the Tumor Microenvironment in Brain Metastases from Non-Small Cell Lung Cancer: Challenges and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Brain metastases (BMs) are a relatively common and severe complication in advanced non-small cell lung cancer (NSCLC), significantly affecting patient prognosis. Metastatic tumor cells can alter the brain tumor microenvironment (TME) to promote an immunosuppressive state, characterized by reduced infiltration of tumor-infiltrating lymphocytes (TILs), diminished expression of programmed death-ligand 1 (PD-L1), and changes in other proinflammatory factors and immune cell populations. Microglia, the resident macrophages of the brain, play a pivotal role in modulating the central nervous system (CNS) microenvironment through interactions with metastatic cancer cells, astrocytes, and infiltrating T cells. The M2 phenotype of microglia contributes to immunosuppression in BM via the activation of signaling pathways such as STAT3 and PI3K-AKT-mTOR. Recent advances have enhanced our understanding of the immune landscape of BMs in NSCLC, particularly regarding immune evasion within the CNS. Current immunotherapeutic strategies, including immune checkpoint inhibitors, have shown promise for NSCLC patients with BM, demonstrating intracranial activity and manageable safety profiles. Future research is warranted to further explore the molecular and immune mechanisms underlying BM, aiming to develop more effective treatments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».