Immunological factors underlying radiation-induced toxicity in prostate cancer patients: a systematic review.
Notice bibliographique
Résumé
Background Radiotherapy (RT) represents a well-established treatment modality for patients diagnosed with prostate cancer. Despite a low toxicity profile, a small proportion of patients suffer long-term effects with a decrease in quality of life. Several risk factors for the prediction of radiation-induced toxicity have been evaluated. This study aimed to systematically review the current literature on the immunological factors underlying radiation-induced toxicity in prostate cancer patients undergoing RT.Methods A comprehensive search in three databases (PubMed, Web of Science, Scopus) was conducted. Eligible papers reported on toxicity and immunological factors in patients treated with RT with curative intent. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines were followed in each step. The quality of the included articles was assessed utilizing the Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale (NOS).Results A total of 15 studies, encompassing 1237 patients, were included, with a median age ranging from 62 to 74 years. Ten studies reported on primary RT only, while five assessed both primary and postoperative RT. Tumor stage and lymph node involvement varied among studies. Utilized radiation treatment modalities were intensity-modulated radiotherapy, stereotactic body radiotherapy, three-dimensional conventional radiotherapy, and low-dose rate brachytherapy. Androgen deprivation therapy was administered and reported inconsistently. Immunological factors and assessed toxicities varied between studies. Thus, reports on immunological factors and predictive biomarkers remain scarce and inconclusive. Besides lymphocyte counts, the most common molecules that significantly correlated with RT-induced toxicity in prostate cancer patients were interleukin-6 (IL-6), interleukin-2 (IL-2), tumor necrosis factor-α (TNF-α), and transforming growth factor-β1 (TGF-β1).Conclusion Publications on immunological factors as predictors of RT-induced toxicity remain rare and exhibit a high degree of variability in treatment, toxicity, and immunological factor assessment. Yet, IL-6, IL-2, TNF-α, and lymphocyte counts are the most consistent markers for predicting toxicity in prostate cancers post-RT. Future preclinical and clinical studies should corroborate these findings, with the final goal of improving patient treatment outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».