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Enregistrement W4410805216 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.2567

Dietary compounds and patterns associated with immune checkpoint inhibitor (ICI) outcomes in advanced non-small cell lung cancer (NSCLC).

2025· article· en· W4410805216 sur OpenAlexaff
Edmond Rafie, Sebastian Hunter, Myriam Benlaïfaoui, Corentin Richard, Julie Malo, Catherine Lehoux-Dubois, Lisa Derosa, Wiam Belkaïd, Normand Blais, Marie Florescu, Mustapha Tehfé, Antoine Desîlets, Meriem Messaoudene, Valérie Marcil, Bertrand Routy, Arielle Elkrief

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerImmune systemOncologyInternal medicineCancerCancer researchImmune checkpointImmunotherapyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2567 Background: The gut microbiome is a modulator of ICI activity. Diet is among the most important factors influencing the gut microbiome. We previously showed that high fiber was not associated with outcome in NSCLC, in contrast to melanoma. However, the impact of dietary patterns and specific nutrients on ICI outcomes in NSCLC is unknown. Methods: At the CHUM Microbiome Centre, a nutritionist prospectively collected dietary history using a validated DHQ-II survey from 147 patients (pts) with advanced NSCLC treated with ICI alone or in combination with chemotherapy. Global dietary patterns and a systematic screen of 72 macro- and micronutrients (cut-offs defined by median) were examined for their association with progression-free survival (PFS) in univariable and multivariable cox-regression analyses. Associations between diet and immune-related adverse events (irAE) were examined. In 69 pts, shotgun metagenomic sequencing (WMS) was performed on fecal samples to determine differential abundance of bacteria using linear discriminant analyses, heatmaps, and MaAsLin2. Results: Median age was 68, 46% were male. Median follow-up was 13 months. Total caloric intake adjusted for basal metabolic rate (Mifflin-St Jeor equation using BMI and activity level) was not associated with PFS (p = 0.3). In univariable analyses, the following nutrients were associated with improved PFS: vitamin K (HR 0.62, p = 0.03), fat (HR 0.65, p = 0.04); while the following were associated with inferior PFS: starch (HR 1.61, p = 0.03), carbohydrates (HR 1.56, p = 0.04), sucrose (HR 1.62, p = 0.03), and iron (HR 1.7, p = 0.016). In a multivariable analysis examining all macro- and micronutrients and adjusting for BMI, vitamin K intake was significantly associated with improved PFS (HR 0.60, 95% CI 0.37, 0.97, p = 0.04). Fat-based diets such as keto-like diet (high fat, low starch) was associated with improved PFS in univariable (HR, 0.47, p = 0.008) and multivariable analyses (HR 0.37, 95%CI 0.2, 0.68, p = 0.001). Compared to high starch diet, western diet (high fat, high starch) was associated with increased risk of any grade irAE (24% vs 54%, respectively, p = 0.01). WMS analyses revealed biologically relevant signals; fat-based diets were associated with enrichment of favorable commensal bacteria such as Ruminococcus lactaris , Butyricimonas faecihominis , Lachnospiraceae spp, with low fat associated with deleterious Veillonella atypica . Starch-based diets were associated with high Prevotella spp. Sucrose-enriched diets were enriched with Candidatus saccharibacteria , a known sucrose-fermenting bacteria. Conclusions: Our results demonstrate the importance of diet on ICI outcomes in NSCLC and WMS results suggest this is mediated by the gut microbiome. Diet is a modifiable lifestyle factor which may be targeted to improve ICI activity, meriting study in a randomized trial.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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