Case Report: Lasting complete response to pembrolizumab in mismatch repair-deficient cardiac sarcoma: a genomic characterization
Notice bibliographique
Résumé
Sarcomas are traditionally considered “cold” tumors with poor response to immunotherapy. However, evidence accumulating over the last years shows that immune checkpoint inhibitors (ICIs) may have a role in selected sarcoma patients according to predictive markers. Here, we report the case of a woman diagnosed with a primary cardiac undifferentiated sarcoma. Following failure of standard first line chemotherapy, high-throughput sequencing (HTS) revealed a high tumor mutational burden (TMB), pathogenic mutations in FAT1 and NOTCH2 and a microsatellite instability (MSI)-associated signature. Immunohistochemistry confirmed mismatch repair-deficiency (MMRd) and abundant CD8+ tumor-infiltrating lymphocytes (TILs), in the absence of tertiary lymphoid structures. The patient was, therefore, treated with the ICI pembrolizumab, reaching a complete response that continues to persist at last follow-up, more than seven years from initial diagnosis and nearly six years from initiation of ICI treatment. This case illustrates the importance of performing HTS in rare sarcomas given the availability of efficient therapies, such as those for tumors displaying high TMB or MMRd/MSI. In agreement with other reports, it supports the contention that MMRd/MSI status and high numbers of TILs are valuable predictive markers of response to immunotherapy in sarcomas.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».