肝细胞癌 (HCC) 是全球最常见的肝癌,无法切除的患者总体生存率较低。在过去五年中,免疫检查点抑制剂 (ICI) 彻底改变了多种血液肿瘤和实体肿瘤的治疗方案,这些药物已在无法切除的 HCC 中得到积极探索。首先,I 期和 II 期临床研究报告了持久的反应和可容忍的安全性,这令人鼓舞,这促使在 III 期临床研究中对 ICI 作为单一药物进行评估;然而,后者提供了有争议的结果,ICI 单一疗法的活性似乎仅限于一小部分患者。相反,IMbrave150 试验最近表明,在之前未接受过治疗的无法切除的 HCC 患者中,与索拉非尼单一疗法相比,使用阿替利珠单抗加贝伐单抗治疗可显著延长总体生存期和无进展生存期。此外,其他几种 ICI 的活性正在研究中,如联合免疫疗法以及免疫疗法与抗血管生成药物的联合疗法。尽管如此,目前尚无经过验证的预测性生物标志物能够指导这种情况下治疗选择,而识别 ICI 反应的具体预测因子是一项重大挑战。在这篇评论中,我们旨在对不可切除性 HCC 患者 ICI 反应的生化预测因子的最新证据进行批判性概述,尤其关注 PD-L1、TMB、MSI 和其他新兴生物标志物。
免疫检查点抑制剂(ICI),靶向促进性 - 细胞 - 死亡1蛋白(PD-1),其配体(PD-L1)和细胞毒性-T-淋巴细胞相关 - 抗原-4(CTLA-4),已改善了许多癌症类型的临床临床效果。尽管有巨大的益处,ICIS仍可促进任何器官的炎症,并与可能涉及心血管和肺部系统有关的免疫相关事件有关[1-3]。由于最近出版物引起了人们对与ICIS相关的潜在肺动脉损伤的担忧[4-6],我们面临着在用Nivolumab治疗的患者中发生的毛细血后肺动脉高压(pH)。因此,我们旨在通过对世界卫生组织的药物宣传数据库中报道的病例进行描述性分析来研究与ICI癌症治疗相关的潜在pH风险。
胶质母细胞瘤(GBM)是一种高度恶性,侵入性且预测不足的脑肿瘤。不幸的是,积极的综合治疗并不能显着延长患者的生存。随着研究的加深,已经发现肠道菌群在GBM中起着一定的作用,并且可以直接或间接影响免疫检查点抑制剂(ICIS)的有效性,以各种方式。(1) The metabolites produced by gut microbiota directly affect the host ' s immune homeostasis, and these metabolites can affect the function and distribution of immune cells, promote or inhibit in fl ammatory responses, affect the phenotype, angiogenesis, in fl ammatory response, and immune cell in fi ltration of GBM cells, thereby affecting the effectiveness of ICIs.(2)肠道微生物群的一些成员可能会逆转T细胞功能抑制,增加T细胞抗肿瘤活性,并最终通过靶向特定免疫抑制代谢物和细胞因子来提高ICIS的效率。(3)肠道菌群的一些成员直接参与药物的代谢过程,这些过程会降解,转化或产生代谢物,从而影响药物的有效浓度和生物利用度。优化肠道菌群的结构可能有助于提高ICIS的效果。(4)肠道菌群还可以通过肠道脑轴通信调节大脑中的免疫细胞功能和炎症状态,间接影响GBM的进展和对ICIS的治疗反应。初步研究表明,FMT可能会增强某些患者ICI治疗的有效性。总而言之,肠道微生物群扮演(5)鉴于肠道菌群对ICI治疗的重要性,研究人员已经开始探索使用粪便菌群移植(FMT)对健康或优化的肠道微生物群对GBM患者的使用,以改善其免疫状态并增强对ICI治疗的反应。
免疫检查点抑制剂(ICI)旨在通过中断抑制性信号通路并促进免疫介导的恶性细胞的消除来振兴抗肿瘤免疫反应。尽管ICI治疗改变了癌症治疗的景观,但只有一部分患者获得了完全反应。聚焦超声(FUS)是一种非侵入性的,非离子的,深层穿透性局灶性疗法,具有改善ICIS在实体瘤中的效率的巨大潜力。已经与ICIS合并了五种FUS模式,以探索其在临床前研究中的抗肿瘤作用,即高强度集中超声(HIFU)热消融,HIFU高温,HIFU机械消融,超声处理超声波化的微型破坏(UTMD)和SondrodyNamnamnalnamnalnamnalnannalnanS塞治疗(SD)。通过这些FUS模式增强抗肿瘤免疫反应,这表明了FUS作为改善ICI治疗的转化癌症治疗方式的巨大希望。在这里,本评论总结了FUS模式与ICIS结合的这些新兴应用。它讨论了每种FUS模态,每个组合策略的实验方案,诱导的免疫作用和治疗结果。
目前,超过一半的非小细胞肺癌(NSCLC)患者在没有治疗方案的晚期阶段(IIIB/C或IV阶段)中被诊断出来(1)。肿瘤,肺癌的死亡率最高(2,3)。尽管大多数NSCLC肿瘤被诊断为局部或局部晚期,但超过80%的患者随着疾病的进展而发展转移(4)。自2015年引入免疫疗法和免疫检查点抑制剂(ICIS)以来,NSCLC治疗已进行了一场革命(5)。在此之前,晚期或转移性NSCLC的标准治疗方案涉及铂二弦,这提供了6-12个月的总生存率(OS)(6,7)。引入ICIS后,NSCLC患者的中位存活率增加了一倍,在转移阶段的病例中,5年生存率约为20–30%(8)。2015年,食品药品监督管理局(FDA)批准了pembrolizumab和nivolumab作为NSCLC的二线治疗方法(9)。这导致了患者生存和生活质量的根本改善。使用ICIS的免疫疗法基于三个关键支柱,涉及在三个免疫系统细胞受体上作用:PD-1,PD-L1和CTLA-4(10,11)(表1)。由于其重要性,抗PD-1药物传统上是NSCLC
摘要:背景:脑转移 (BM) 是非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者常见的严重并发症,由于其复杂的肿瘤生物学和大脑复杂的微环境,难以治疗。目的:本综述探讨了免疫检查点抑制剂 (ICI) 在治疗 BM 的 NSCLC 中的当前作用,重点介绍最新的临床试验、新兴策略、当前指南和未来方向。我们重点介绍了 ICI 作为单一疗法以及与其他疗法(如放射疗法、立体定向放射外科、化疗和抗 VEGF 药物)联合使用的疗效。结果:虽然没有一种单一的治疗顺序被普遍接受,但将 ICI 与传统疗法相结合构成了当前治疗方案的核心。针对 PD-1/PD-L1 通路的 ICI 显著推进了 NSCLC 治疗,表现为在各种情况下总体生存率和无进展生存率的提高。然而,优化这些益处需要仔细考虑潜在的副作用,包括认知能力下降和放射性坏死,以及类固醇使用对 ICI 疗效的影响。结论:本综述强调了个性化、综合性多学科治疗方法的必要性。未来的研究应侧重于改进联合疗法并了解最佳治疗顺序和治疗时机。
在19世纪末,当外科医生威廉·科利(William Coley)报告说,将灭活细菌注射到肉瘤中可能会导致肿瘤收缩(1)时,免疫学和肿瘤学领域就联系起来。近年来,在肿瘤免疫疗法中取得了巨大的突破,这些疗法显着提高了癌症患者的存活率。迄今为止,已经有各种类型的免疫疗法药物,包括肿瘤疫苗,细胞免疫疗法,靶向T细胞的免疫调节药物和免疫检查点抑制剂(ICIS)。随着各种新的高科技技术的发展,肿瘤免疫疗法的手段也经常富集。然而,在临床实践中,化学疗法和放疗仍然是大多数癌症类型的治疗中的主要手段,而ICI仍然是各种固体和液体肿瘤的第一线治疗(2)。ICI是抗肿瘤药物的一种方式。然而,随着ICI的使用增加,与免疫相关的不良事件(IRAE)的数量增加。不同于放疗和化学疗法的典型不良反应,患者对免疫疗法的反应有所不同。伊拉斯可能会发生肿瘤大小的显着变化
简单摘要:这项研究系统地审查了病例报告,以识别接受免疫检查点抑制剂(ICIS)治疗的小细胞肺癌(SCLC)患者的罕见不良事件。一项文献搜索仅限于2023年12月31日发表的报告,进行了24项涉及各种ICI的研究,包括Atezolizumab,Durvalumab和Nivolumab,无论是单一疗法还是在组合治疗中。审查记录了不良事件,主要影响呼吸系统,以及神经,内分泌学和胃肠病学系统。总共87.5%的病例显示出症状的改善,尽管一些报告表明严重的结果,包括死亡或持续的后遗症。这些发现突出了ICIS不利影响的不可预测性,并强调了开发可靠的生物标志物和多学科策略以增强患者管理和免疫疗法安全性的重要性。
摘要 抗程序性细胞死亡-1 (PD-1)/PD 配体-1 免疫检查点抑制剂 (ICI) 是获批用于治疗各种晚期癌症的最新一类药物。抗 PD1 抑制剂 Pembrolizumab 被批准用于治疗晚期实体恶性肿瘤和难治性淋巴瘤。最近,它已被批准作为微卫星不稳定性高晚期疾病的肿瘤不可知疗法。在所有这些研究中,pembrolizumab 均显示出显著的疗效,且 3/4 级免疫相关不良事件较少。同时,免疫疗法为诊断检测和免疫疗法相关反应评估标准定义铺平了道路。除个别病例报告外,尚无印度使用 ICI 的经验发表。本文旨在回顾 pembrolizumab 的机制、适应症和安全性。其他 ICI 的描述超出了本综述的范围。
随着人工智能 (AI) 的快速发展,越来越多的工作任务可以实现自动化。尽管人工智能被大肆宣传,但我们对人工智能可能在多大程度上摧毁或增强不同职业专业人士的职业生涯知之甚少。尽管大多数现有文献都侧重于为每种职业创建人工智能自动化分数,但人工智能可能会使许多职业的非关键任务自动化,从而间接提高工作效率和价值创造。因此,我们开发了一种新方法来估算所有主要职业的核心和补充工作活动的人工智能自动化分数,并分析员工的人力资本特征如何导致不同的结果:被人工智能增强或取代。特别是,从以前的工作经验和优秀的教育背景中积累的技能可以降低自动化风险。此外,计算机、法律和医学专业的专业人士更有可能得到增强,因为只有他们的补充工作活动可以实现自动化。