Urinary biomarkers for immunotherapy response in urothelial carcinoma: current status and future outlook
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Immunotherapy treatments, such as intravesical Bacillus Calmette-Guérin (BCG) for non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC) and systemic immune checkpoint inhibitors (ICIs) for all stages are central to the management of urothelial carcinoma (UC). Biomarkers that are prognostic or predictive and that help in monitoring these therapies are needed to guide and improve efficacy and tolerability. In this review, we evaluated the current landscape of urinary biomarkers for predicting response to immunotherapy (BCG and ICIs) in UC patients and their potential to guide personalized treatment strategies. AREAS COVERED: This narrative review summarizes current evidence on urinary biomarkers for predicting responses to BCG and ICIs therapies in UC, based on a comprehensive search of PubMed literature. EXPERT OPINION: Urinary biomarkers show significant potential for transforming UC immunotherapy by facilitating personalized treatment. Despite promising initial data for various analytes, large-scale validation and standardization must be addressed. We still need better, faster, easier, cheaper, reliable and valid urine-based biomarkers. Future research should focus on multiplex panels to enhance patient stratification and improve therapeutic outcomes and follow-up.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».