Current state of immunotherapy in hepatocellular carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) accounts for roughly 75% of primary liver malignancies and represents the sixth most commonly diagnosed cancer worldwide, with an estimated 905,677 new cases reported in 2020 alone. For decades, treatment options for advanced HCC remained severely limited, with sorafenib standing as the sole first-line systemic therapy from 2007 until 2020. The emergence of immune checkpoint inhibitors has fundamentally altered the therapeutic landscape, offering durable responses in a subset of patients who previously faced dismal prognoses. This research investigated the current patterns, efficacy, and predictive biomarkers of immunotherapy use in HCC patients across a Canadian tertiary care setting. A retrospective cohort analysis was performed at Toronto Institute of Applied Sciences, enrolling 312 patients diagnosed with unresectable or advanced HCC (Barcelona Clinic Liver Cancer stage B or C) who received at least one cycle of immunotherapy between January 2018 and December 2021. Treatment regimens included atezolizumab plus bevacizumab (34.7%), nivolumab monotherapy (22.1%), pembrolizumab monotherapy (16.8%), durvalumab plus tremelimumab (11.3%), nivolumab plus ipilimumab (9.4%), and other combinations (5.7%). The primary endpoints were objective response rate (ORR), progression-free survival (PFS), and overall survival (OS). Secondary endpoints included assessment of predictive biomarkers—PD-L1 expression, tumor mutational burden (TMB), microsatellite instability (MSI) status, and alpha-fetoprotein (AFP) levels—and their association with treatment response. The overall ORR across all regimens was 27.6%, with a median PFS of 6.8 months and median OS of 16.3 months. Atezolizumab-bevacizumab demonstrated the highest ORR (33.4%) and longest median OS (19.1 months). Patients with PD-L1 expression ≥1% had significantly better response rates compared to PD-L1-negative patients (37.0% vs. 16.4%, p
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,002 | 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 ».