Effectiveness and Safety of Immune Checkpoint Inhibitors in Colorectal Cancer: A Systematic Review of Real-World Studies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have demonstrated significant efficacy in the treatment of colorectal cancer (CRC). However, most evidence has come from clinical trials with strict eligibility criteria. Understanding real-world effectiveness and safety of ICIs in CRC is important to guide routine clinical practice across diverse populations. RECENT FINDINGS: A systematic review following PRISMA guidelines was conducted to identify observational studies evaluating ICI-based regimens compared to conventional or combination therapies in patients with CRC. Three databases (MEDLINE, Embase, and Scopus) were searched from inception through March 15, 2025. Eligible studies reported at least one efficacy outcome (e.g., progression-free survival [PFS], overall survival [OS], etc.) and/or safety outcome (e.g., adverse events) among real-world populations with CRC treated with ICIs. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, and a narrative synthesis was performed to summarize the key findings. Eleven real-world studies met the inclusion criteria, encompassing data from 2,049 patients. In MSI-H/dMMR metastatic CRC, real-world findings aligned with the survival benefits observed in clinical trials, demonstrating improved PFS and OS compared to conventional therapies. For MSS/pMMR metastatic CRC, combining ICIs with other agents (e.g., tyrosine kinase inhibitors or chemotherapy) showed improvements but yielded conflicting results. Overall, the safety profiles were comparable to conventional therapies, with treatment-related adverse events occurring at similar rates. Real-world evidence supports the efficacy of ICI monotherapy in MSI-H/dMMR metastatic CRC and suggests potential benefits of ICI-based combination therapies in MSS/pMMR metastatic CRC. However, most of the data are derived from small, single-center cohorts, which limit their generalizability. Further multi-center studies are needed, especially to assess the efficacy of ICI-based combination therapies in the broader CRC population.
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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 | 0,013 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».