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Enregistrement W4408922776 · doi:10.1136/jitc-2024-011273

Germline prediction of immune checkpoint inhibitor discontinuation for immune-related adverse events

2025· article· en· W4408922776 sur OpenAlexafffund
Pooja Middha, Rohit Thummalapalli, Zoe Quandt, Karmugi Balaratnam, Eduardo Cárdenas, Christina J. Falcon, Princess Margaret Lung Group, Matthew A. Gubens, Scott Huntsman, Khaleeq Khan, Min Li, Christine M. Lovly, Devalben Patel, Luna Jia Zhan, Geoffrey Liu, Melinda C. Aldrich, Adam J. Schoenfeld, Elad Ziv

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Human Genome Research InstituteNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNIH Office of the DirectorNational Heart, Lung, and Blood InstituteU.S. Food and Drug AdministrationFiona and Stanley Druckenmiller Center for Lung Cancer ResearchNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentPrincess Margaret Cancer FoundationLarry L. Hillblom Foundation
Mots-clésDiscontinuationAdverse effectImmune systemMedicineImmune checkpointImmunologyImmunotherapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Immune checkpoint inhibitors (ICIs) can yield remarkable clinical responses in subsets of patients with solid tumors, but they also commonly cause immune-related adverse events (irAEs). The predictive features of clinically severe irAEs leading to cessation of ICIs have yet to be established. Given the similarities between irAEs and autoimmune diseases, we sought to investigate the association of a germline polygenic risk score for autoimmune disease and discontinuation of ICIs due to irAEs. Methods The Genetics of immune-related adverse events and Response to Immunotherapy (GeRI) cohort comprises 1302 patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) who received ICI therapy between 2009 and 2022 at four academic medical centers. We used a published polygenic risk score for autoimmune diseases (PRS AD ) in the general population and validated it in the All of Us. We then assessed the association between PRS AD and cessation of ICI therapy due to irAEs in the GeRI cohort, using cause-specific and Fine-Gray subdistribution hazard models. To further understand the differential effects of type of therapy on the association between PRS AD and cessation of ICI due to irAEs, we conducted a stratified analysis by type of ICI therapy. Results Using a competing risk model, we found an association between PRS AD and ICI cessation due to irAEs (HR per SD=1.24, p=0.004). This association was particularly strong in patients who had ICI cessation due to irAEs within 3 months of therapy initiation (HR per SD=1.40, p=0.005). Individuals in the top quintile of PRS AD had 4.8% ICI discontinuation for irAEs by 3 months, compared with 2% discontinuation by 3 months among patients in the bottom quintile (log-rank p=0.03). In addition, among patients who received combination programmed cell death protein-1 (PD-1)/programmed death-ligand 1 (PD-L1) inhibitors and cytotoxic T-lymphocyte associated protein 4 (CTLA4) inhibitors, ICI discontinuation for irAEs by 3 months occurred in 4 of the 13 patients (30.8%) with high PRS AD genetic risk (top quintile) versus 3 of 21 patients (14.3%) with low PRS AD genetic risk (bottom quintile). Conclusions We demonstrate an association between a polygenic risk score for autoimmune disease and early ICI discontinuation for irAEs. Our results suggest that germline genetics may be used as an adjunctive tool for risk stratification around ICI clinical decision-making in solid tumor oncology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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