KRAS Mutations as Predictive Biomarkers for First-Line Immune Checkpoint Inhibitor Monotherapy in Advanced NSCLC: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Recent research suggests a link between KRAS mutations and the effectiveness of ICIs, as KRAS-driven tumors may possess unique immunogenic features that influence the tumor microenvironment. These mutations can increase tumor mutation burden (TMB) and neoantigen load, potentially leading to improved responses to ICIs. This meta-analysis aims to consolidate existing evidence on the impact of KRAS mutations as a predictive factor for survival and treatment outcomes in patients with advanced NSCLC treated with ICIs. A comprehensive search strategy was designed by a biostatistician and pulmonologist, targeting PubMed, Web of Science, and Scopus databases up to May 2022. The outcomes assessed included overall survival (OS) and progression-free survival (PFS), reported as log hazard ratios (HRs) with corresponding standard errors (SEs). A pooled estimate of the HR effect size was calculated using Review Manager (RevMan, Cochrane Collaboration, London, UK). Heterogeneity among studies was evaluated using the Cochran Q test and the I2 statistic. Ultimately, 10 articles were deemed suitable for inclusion in the systematic review from a total of 8722 screened titles and abstracts. The presence of KRAS+ mutations had a significant prognostic factor for better OS in NSCLC patients treated with checkpoint inhibitors (HR = 0.89, 95% CI: 0.79–0.99) and for better PFS in NSCLC patients treated with checkpoint inhibitors (HR = 0.72, 95% CI: 0.59–0.87). In conclusion, our study indicates that KRAS mutations may serve as a potential positive predictive biomarker in patients with advanced non-small-cell lung cancer treated with immune checkpoint inhibitor monotherapy.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».