Dramatic Inflammatory Regression of Choroidal Metastases from Renal Cell Carcinoma following Ipilimumab and Nivolumab Immunotherapy: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Renal cell carcinoma (RCC) is a rare cause of ophthalmic metastasis. Immune checkpoint blockers (ICBs) such as ipilimumab and nivolumab (ipi/nivo) are first-line therapies for advanced RCC. There are limited efficacy reports of ICBs for RCC choroidal metastases (CMs). Case One: A 43-year-old male with metastatic (lung) clear cell RCC presented with left eye scleritis and a 3.4 mm choroidal mass. One week after starting ipi/nivo, the lesion rapidly expanded to 11.9 mm with vitritis, subtotal exudative retinal detachment (ERD), and features of necrosis (heterogenous echogenicity). The lesion regressed over 10 months to 1.29 mm with resolution of ERD and improved visual acuity from counting fingers to 20/50. Case Two: A 63-year-old male with clear cell RCC presented with a right eye 7.2 mm choroidal mass and subretinal haemorrhage. The lesion enlarged to 10.9 mm with ERD and heterogenous echogenicity after starting ipi/nivo, which then regressed to 2.4 mm by 7 months, leaving retinal folds. Vision declined to hand motions and remained stable. Conclusion: Ipi/nivo can induce rapid and sustained regression of RCC CM but may cause profound intraocular inflammation, collateral damage to surrounding structures, and subsequent vision loss. This response may be enhanced in the presence of pre-existing scleritis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».