S'abonner

Mechanism and potential predictive biomarkers of immune checkpoint inhibitors in NSCLC - 30/05/20

Doi : 10.1016/j.biopha.2020.109996 
Jialin Qu, Man Jiang, Li Wang, Deze Zhao, Kang Qin, Yun Wang, Junyan Tao, Xiaochun Zhang
 Cancer Precision Medicine Center, The Affiliated Hospital of Qingdao University, Qingdao University, Qingdao 266003, China 

Corresponding aurhor at: Cancer Precision Medicine Center, The Affiliated Hospital of Qingdao University, Qingdao University, 16 Jiangsu Road, Qingdao 266003, China.Cancer Precision Medicine CenterThe Affiliated Hospital of Qingdao UniversityQingdao University16 Jiangsu RoadQingdao266003China

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

pages 9
Iconographies 2
Vidéos 0
Autres 0

Graphical abstract




Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Lung cancer is currently the highest morbidity and mortality malignancy all over the world. In the past, the treatment options available for patients with lung cancer were mainly chemotherapy and tyrosine kinase inhibitors, but after a period of treatment, cancer cells inevitably developed resistance. With the elucidation of the immune escape mechanism of tumor cells recently, immunotherapy, especially immune checkpoint inhibitors, has shown unparalleled advantages in cancer treatment, becoming a new hope for cancer patients after multi-line treatment failure. Immune checkpoint inhibitors usually belong to monoclonal PD-1 or PD-L1 antibody. Pembrolizumab is one of the first immune checkpoint inhibitors approved by the FDA to treat NSCLC and is currently the only immunotherapy drug approved for first-line treatment of NSCLC in immune checkpoint inhibitors. However, there are still some problems to be solved in the clinical application of immune checkpoint inhibitors, such as the lack of effective biomarkers to predict efficacy. Therefore, in this review, we systematically summarize the possible biomarkers that can affect the efficacy of immune checkpoint inhibitors such as PD-L1 expression and tumor mutation burden.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Immune checkpoint inhibitors, PD-1, PD-L1, Biomarker, NSCLC, Immunotherapy


Plan


© 2020  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 127

Article 109996- juillet 2020 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • New understanding of the damage of SARS-CoV-2 infection outside the respiratory system
  • Yuhao Zhang, Xiuchao Geng, Yanli Tan, Qiang Li, Can Xu, Jianglong Xu, Liangchao Hao, Zhaomu Zeng, Xianpu Luo, Fulin Liu, Hong Wang
| Article suivant Article suivant
  • Methyldopa as an inductor of postpartum depression and maternal blues: A review
  • Michał Wiciński, Bartosz Malinowski, Oskar Puk, Maciej Socha, Maciej Słupski

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’achat d’article à l’unité est indisponible à l’heure actuelle.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.