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Enregistrement W4414465159 · doi:10.1158/2326-6074.cimm25-b017

Abstract B017: Impact of gut microbiota on response to Bacillus Calmette-Guérin immunotherapy in bladder cancer: Towards a predictive molecular model

2025· article· en· W4414465159 sur OpenAlexaffabout
Marine Boireau, Jalal Laaraj, Gabriel Lachance, Roxane Tourigny, Sandra Isabel, Yves Fradet, Karine Robitaille, Vincent Fradet

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunotherapyGut floraBladder cancerAntibioticsBacteriaProbioticCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives: Bladder cancer is the fifth most frequently diagnosed cancer in Canada. Approximately 75% of cases are non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC). Treatment of high-risk NMIBC involves transurethral tumor resection followed by intravesical immunotherapy with Bacillus Calmette-Guerin (BCG) instillations. Unfortunately, 40% of patients relapse within five years. Several studies showed that gut microbiota influence immunotherapy response and identified specific bacteria capable of improving systemic immunotherapy effectiveness in a variety of cancers. However, it is still unknown whether these bacteria also play a role in BCG response. Methods and results: We performed metagenomic analyses on fecal DNA from 58 NMIBC patients collected before their BCG treatment to catalog gut microbiota composition. We first tested the TOPOSCORE, a gut microbiota-based predictive model for systemic immunotherapy response validated in various cancers (Derosa et al., Cell 2024). Although this predictive score identifies 100% of BCG non-responders (NR), it showed low specificity (57%) in predicting BCG response. Our preliminary data suggest that 50% of the NR bacteria are associated with antibiotic resistance. In parallel, we found a unique microbiota signature linked to BCG response using whole-genome sequencing. Several BCG response-associated bacterial species (RABS) were uniquely associated with improved recurrence-free survival of NMIBC patients. These RABS appear to harbor no antibiotic resistance genes, making them promising candidates as probiotic adjuvants to BCG therapy in bladder cancer. Conclusion: Our results suggest that gut microbiota associated with non-response to systemic immunotherapy is similar to that of BCG non-responders in NMIBC, while the bacteria linked to BCG response differ. Our current research aims to develop a unique predictive molecular test based on the microbiota signature of NMIBC patients, which will predict clinical response to BCG and optimize the patient care. Moreover, RABS identification supports the development of a BCG adjuvant treatment via a probiotic supplementation to improve BCG response. Citation Format: Marine Boireau, Jalal Laaraj, Gabriel Lachance, Roxane Tourigny, Sandra Isabel, Yves Fradet, Karine Robitaille, Vincent Fradet. Impact of gut microbiota on response to Bacillus Calmette-Guérin immunotherapy in bladder cancer: Towards a predictive molecular model [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Mechanisms of Cancer Immunity and Cancer-related Autoimmunity; 2025 Sep 24-27; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2025;13(9 Suppl):Abstract nr B017.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,390 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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