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Enregistrement W4408682158 · doi:10.3389/fimmu.2025.1538969

Assessing the impact of probiotics on immunotherapy effectiveness and antibiotic-mediated resistance in cancer: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4408682158 sur OpenAlexaboutno aff
Shuya Zhao, Zhenzhou Lü, Fangmin Zhao, Shihuan Tang, Lishan Zhang, Cuiling Feng

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineHazard ratioMeta-analysisConfidence intervalCancerOncologyImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Probiotics have been demonstrated to exert a potential clinical enhancing effect in cancer patients receiving immune checkpoint inhibitors (ICIs), while antibiotics exert a detrimental impact. Prior meta-analysis papers have substantial limitations and are devoid of recent published studies. Therefore, this study aimed to perform an updated meta-analysis and, for the first time, assess whether probiotics can restore the damage of antibiotics to immunotherapy. Methods A comprehensive literature search was conducted in three English databases and three Chinese databases with a cutoff date of August 11, 2024. The methodological quality of the studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) or the Revised Cochrane risk-of-bias tool (RoB 2). Engauge Digitizer v12.1 was employed to extract hazard ratios (HRs) with 95% confidence interval (CI) for survival outcomes when these data were not explicitly provided in the manuscripts. Meta-analysis was conducted using Stata 14 software. Results The study sample comprised eight retrospective and four prospective studies, involving a total of 3,142 participants. The findings indicate that probiotics significantly prolong the overall survival (OS) (I2 = 31.2%; HR=0.58, 95% CI: 0.46-0.73, p < 0.001) and progression-free survival (PFS) (I2 = 65.2%; HR=0.66, 95% CI: 0.54-0.81, p < 0.001) in cancer patients receiving ICIs, enhance the objective response rate (ORR) (I2 = 33.5%; OR=1.75, 95% CI: 1.27-2.40, p = 0.001) and disease control rate (DCR) (I2 = 50.0%; OR=1.93, 95% CI: 1.11-3.35, p = 0.002). For non-small cell lung cancer (NSCLC) patients exposed to antibiotics, the use of probiotics was associated with superior OS (I2 = 0.0%; HR=0.45, 95% CI: 0.34-0.59, p < 0.001) and PFS (I2 = 0.0%; HR=0.48, 95% CI: 0.38-0.62, p < 0.001) when compared to non-users. Subgroup differences were observed regarding the cancer type (P=0.006) and ethnic backgrounds (P=0.011) in OS. Conclusions The meta-analysis findings suggest that probiotics can effectively extend the survival of cancer treated with ICIs. In NSCLC, probiotics appear to mitigate the negative impact of antibiotics on immunotherapy effectiveness, which has profound clinical significance. Nevertheless, additional large-scale, high-quality randomized controlled trials are necessary to further validate these findings. Systematic review registration https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.php?RecordID=579047 , identifier CRD42024579047.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,053
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations17
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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