Dietary Patterns and Gut Microbiome Modulation in Cancer Immunotherapy: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accumulating evidence suggests that gut microbiome composition influences response to immune checkpoint inhibitor (ICI) therapy in cancer patients. Dietary interventions represent a modifiable approach to optimize microbiome profiles for improved immunotherapy outcomes. This systematic review and meta-analysis quantifies the association between dietary interventions targeting gut microbiome modulation and clinical outcomes in cancer immunotherapy. Methods: We conducted a systematic search of PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane CENTRAL, and Scopus databases from January 2010 to August 2025, following a prospectively registered protocol (PROSPERO: CRD42025395817). We included clinical studies evaluating dietary interventions (≥7 days duration) with quantitative microbiome assessment and immunotherapy outcomes. Two reviewers independently performed study selection, data extraction, and quality assessment using Risk of Bias 2 (RoB-2) and Newcastle-Ottawa Scale tools. Meta-analysis was performed using random-effects models with the metafor package in R. Evidence certainty was assessed using GRADE methodology. Results: Eight studies encompassing 1,247 cancer patients met inclusion criteria. Dietary interventions included high-fiber diets (n=4 studies), Mediterranean diet patterns (n=2), prebiotic supplementation (n=1), and combined probiotic-prebiotic approaches (n=1). Meta-analysis revealed that dietary interventions were associated with significantly improved objective response rates to ICI therapy compared to standard care (pooled odds ratio [OR] 2.27, 95% confidence interval [CI] 1.48-3.46, p=0.0002). Statistical heterogeneity was moderate (I²=65%). Leave-one-out sensitivity analysis confirmed robust findings (OR range: 2.01-2.67). A post-hoc subgroup analysis suggested consistent effects across cancer types. Publication bias assessment revealed minimal evidence of small-study effects (Egger/Begg tests are underpowered with <10 studies; non-significant p values do not prove absence of bias.). Conclusions: Dietary interventions targeting gut microbiome modulation are associated with improved objective response rates to immune checkpoint inhibitor therapy, with moderate certainty evidence. These findings are promising and may inform clinical trials and pilot implementation; however, routine clinical adoption is premature without confirmatory randomized trials.
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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 | 0,017 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».