亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Predictive biomarkers in PD-1/PD-L1 checkpoint blockade immunotherapy

封锁 免疫检查点 PD-L1 医学 免疫疗法 生物标志物 癌症免疫疗法 癌症研究 肿瘤科 肿瘤微环境 癌症 内科学 受体 生物 生物化学
作者
Xiangjiao Meng,Zhaoqin Huang,Feifei Teng,Ligang Xing,Jinming Yu
出处
期刊:Cancer Treatment Reviews [Elsevier BV]
卷期号:41 (10): 868-876 被引量:363
标识
DOI:10.1016/j.ctrv.2015.11.001
摘要

Checkpoint blockades turn on a new paradigm shift in immunotherapy for cancer. Remarkable clinical efficacy, durable response and low toxicity of programmed death 1 (PD-1)/programmed death ligand-1 (PD-L1) checkpoint blockades have been observed in various malignancies. However, a lot of cancer patients failed to respond to the PD-1/PD-L1 checkpoint blockades. It is crucial to identify a biomarker to predict the response to checkpoint blockades. The overexpression of PD-L1 is an important and widely-explored predictive biomarker for the response to PD-1/PD-L1 antibodies. However PD-L1 staining cannot be used to accurately select patients for PD-1/PD-L1 pathway blockade due to the low prediction accuracy and dynamic changes. Tumor-infiltrating immune cells and molecules in the tumor microenvironment, or along with PD-L1 expression, may be important in predicting clinical benefits of PD-1/PD-L1 checkpoint blockades. Gene analysis has proven to be new approach for judging the potential clinical benefit of immune checkpoint inhibitors, such as mutational landscape and mismatch-repair deficiency. Further preclinical and clinical studies are necessary to carry out before its application in clinical practice. Challenges should be overcome to identify patients accurately who will benefit from PD-1/PD-L1 checkpoint blockades. In this review, we focus on the predictive biomarkers for checkpoint blockades of PD-1/PD-L1 pathway.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
梵莫完成签到,获得积分10
1秒前
今生发布了新的文献求助10
5秒前
7秒前
10秒前
科研通AI6.1应助别疯小谢采纳,获得10
10秒前
14秒前
俏皮跳跳糖完成签到,获得积分10
18秒前
donk666完成签到,获得积分10
19秒前
丘比特应助cyt采纳,获得10
21秒前
111发布了新的文献求助10
24秒前
歌儿完成签到 ,获得积分10
25秒前
ablerHope应助xiaoyaczl采纳,获得10
25秒前
Rita应助炙热的大叔采纳,获得10
29秒前
29秒前
edge完成签到,获得积分10
34秒前
li完成签到,获得积分10
34秒前
搜集达人应助矮小的猎豹采纳,获得10
35秒前
36秒前
37秒前
文章发的多多的完成签到,获得积分10
37秒前
科研小趴菜完成签到 ,获得积分10
38秒前
40秒前
口口方发布了新的文献求助10
41秒前
42秒前
今生发布了新的文献求助10
42秒前
ysqddsd完成签到 ,获得积分10
44秒前
45秒前
内向思山发布了新的文献求助10
47秒前
San发布了新的文献求助10
48秒前
橘子味汽水完成签到 ,获得积分10
49秒前
111完成签到,获得积分10
50秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
50秒前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得10
51秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
51秒前
52秒前
一粟完成签到 ,获得积分10
55秒前
炙热的大叔完成签到,获得积分10
57秒前
阖安完成签到,获得积分10
57秒前
初见秋风完成签到,获得积分10
57秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
Leading Academic-Practice Partnerships in Nursing and Healthcare: A Paradigm for Change 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6436277
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8250771
关于积分的说明 17550754
捐赠科研通 5494480
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2898025
邀请新用户注册赠送积分活动 1874709
关于科研通互助平台的介绍 1715916