Negli ultimi anni, l’immunoterapia ha modificato il panorama del trattamento di molti tumori, compreso il melanoma. Tuttavia non sono ancora stati individuati biomarcatori predittivi affidabili.
Attualmente, la metodica standard per la valutazione delle caratteristiche molecolari dei tumori è la biopsia tissutale.
In questo studio abbiamo considerato la possibilità di valutare, a partire dagli esosomi plasmatici, l’espressione di possibili biomarcatori come metodica non invasiva e alternativa alla biopsia tissutale (Nedaeinia et al. 2017).
Lo studio condotto, ha dimostrato che i livelli di espressione dell’mRNA del IFN-γ e del TGF-β, estratto dagli esosomi plasmatici in concomitanza con l’inizio del trattamento immunoterapico, sono diversi nei pazienti che vanno in contro a progressione di malattia rispetto a quelli con una malattia stabile o in risposta parziale/completa.
Tale differenza risulta particolarmente significativa nei pazienti trattati con nivolumab, suggerendo la loro efficacia come biomarcatori predittivi di risposta al trattamento.
Tuttavia, dalle curve di Kaplan-Meyer ottenute stratificando per il miglior valore di cut-off di FrAb di IFN-γ non si evince alcuna differenza statisticamente significativa, né in termini di PFS né in termini di OS, in entrambe le categorie di pazienti (quelli in prima linea di trattamento e quelli in prima e seconda linea di trattamento). Al contrario, per il TGF-β si riscontra una differenza statisticamente significativa, in termini di PFS
e OS, sia per i pazienti in prima e seconda linea di trattamento sia per i pazienti trattati solo in prima linea.
Oltretutto, mentre TGF-β sembra correlare direttamente con PFS e OS, l’IFN-γ non ha mostrato questa correlazione diretta.
Potremmo quindi ipotizzare che l’IFN-γ, probabilmente a causa del suo duplice meccanismo d’azione (Gao et al. 2018), non rappresenta un efficace biomarcatore predittivo di risposta al trattamento con gli anti- PD-1, quando ricercato a livello esosomiale . Al contrario, il TGF-β sembra avere un ruolo importante come biomarcatore predittivo.
Prendendo in considerazione la best response ottenuta dall’analisi dell’espressione dell’mRNA esosomiale del TGF-β, valutata sul totale dei pazienti trattati -stratificando per tipo di trattamento- è emerso che nei pazienti trattati con nivolumab (sia in prima che in seconda linea) sussiste una differenza statisticamente significativa dei valori di TGF-β tra i pazienti in SD/RP/RC e i pazienti in PD. In particolare, dal presente studio, come riportato in Figura 53, si evince che i pazienti in risposta parziale/completa presentavano valori di TGF-β molto più alti dei pazienti in progressione.
Il TGF-β, durante la tumorigenesi stimola l’attività proteolitica delle cellule cancerose impedendo la progressione dei tumori (Park et al. 2016). Allo stesso tempo, le cellule tumorali, intese come entità generalmente stabile, eludono gli effetti soppressivi del TGF-β creando un potenziale aggiunto per la loro progressione e convertono l’azione del TGF-β da oncosoppressore a mediatore delle metastasi (Massagué 2008). Il TGF-β inizia così a svolgere un’azione soppressiva nei confronti delle cellule T, tramite up-regolazione dei recettori PD-1 (Park et al. 2016).
Con il suo meccanismo di up-regolazione, il TGF-β aumenta il numero di recettori PD-1 attivi su cui il nivolumab e pembrolizumab si possono legare per esplicare la loro azione.
Sapendo inoltre che, sulla base di studi precedentemente condotti (Brahmer et al. 2010; MacKie et al. 2009; Patnaik et al. 2015), l’effetto di nivolumab e pembrolizumab è proporzionale al grado di occupazione recettoriale, abbiamo dedotto la motivazione per cui la miglior PFS si ha nei soggetti con elevati livelli di TGF-β.
Gli elevati livelli di TGF-β, sono quindi necessari per attivare un maggior numero di recettori PD-1 (Park et al. 2016). Allo stesso modo, l’azione del nivolumab e pembrolizumab, come attivatori della risposta immunitaria, sarà maggiore in quanto proporzionale al grado di occupazione recettoriale (Brahmer et al. 2010; MacKie et al. 2009; Patnaik et al. 2015). Inoltre, la valutazione dei biomarcatori nel plasma permette il monitoraggio dinamico nel tempo delle caratteristiche tumorali, costituendo uno strumento a cui è utile affiancare tecniche diagnostiche comuni per immagini, al fine di monitorare l’andamento della terapia e la risposta clinica.
Infatti, aiutandoci con l’ausilio delle TC radiologiche, abbiamo individuato delle correlazioni tra le caratteristiche morfologiche (sfericità) e di trama (energia ed entropia) delle lesioni metastatiche con i parametri di biopsia liquida.
In maniera più dettagliata, minore è l’eccentricità della massa tumorale - e quindi maggiore la sua sfericità - tanto più casuale è la scelta della direzionalità di crescita delle cellule cancerose nelle tre dimensioni dello spazio, suggerendo una maggiore atipia e aggressività della proliferazione
tumorale. Ugualmente, anche entropia ed energia descrivono la disorganizzazione nella crescita neoplastica. L’entropia correla positivamente con il grado di disordine nella distribuzione della popolazione cellulare, al contrario l’energia è massima nelle lesioni omogenee. A fronte di ciò, l’esistenza di una correlazione diretta dell’ aumento dell’espressione dell’mRNA esosomiale di TGF-β e IFN-γ con i parametri di sfericità e entropia, così come una correlazione inversa tra i soliti biomarcatori e l’energia, rafforza l’ipotesi che tali biomarcatori siano diretta espressione sia dell’attività neoplastica che del pathway maggiormente coinvolto nella progressione di malattia, potendo avvalorare la loro scelta come predittori nella valutazione dell’efficacia terapeutica di pazienti con melanoma in setting metastatico, e trattati con immuno-checkpoint-inibitori.
Cosa interessante, le analisi di radiomica hanno anche messo in evidenza una correlazione diretta della progressione di malattia con il numero di metastasi e il volume complessivo (mL) delle masse metastatiche, prese nel singolo soggetto.
Il lavoro si chiude con la proposta di un algoritmo predittivo che, date le caratteristiche del paziente (sesso, età al trattamento, ECOG), il tipo di trattamento (nivolumab o pembrolizumab), i parametri ottenuti dalla biopsia liquida (relativi all’IFN-γ e TGF-β) e le features di radiomica, fornisca un valore predittivo del tasso di successo terapeutico (qui valutato in termini di PFS e OS) e che nella piccola casistica dei dieci soggetti da noi analizzati ha mostrato una sensibilità e specificità del 100%.
In conclusione, sebbene sia noto l’impegno di TGF-β nel processo tumorigenico ed il suo coinvolgimento nei meccanismi di elusione alla
risposta immunitaria, lo studio ne evidenzia il ruolo come biomarcatore predittivo positivo nella risposta al trattamento con anti-PD-1.
Infatti, è probabile che nei soggetti con elevati livelli di espressione di TGF-β, questo fattore di crescita si configuri come uno degli attori principali nel processo di progressione tumorale. Ciò nonostante, il suo meccanismo, che porta ad un’aumentata espressione di PD-1 sulle cellule immunitarie, apre la strada ad una possibile maggiore efficacia degli immuno-checkpoint-inibitori, quali nivolumab e pembrolizumab, come dimostrato dai dati clinici ivi riportati. Al contrario, nei soggetti con bassi livelli di espressione per tale fattore di crescita, più probabilmente altri pathways saranno protagonisti della progressione tumorale e il meccanismo di azione degli anti-PD-1 risulterà essere meno efficace nell’arrestare la progressione della malattia.
Da quanto emerso, la ricerca di TGF-β mRNA esosomiale come biomarcatore predittivo di efficacia al trattamento con anti-PD-1, avvalorata dai dati radiologici che hanno affiancato quelli clinici e laboratoristici, potrebbe risultare compatibile con la pratica clinica e consentirebbe ai medici di prendere decisioni più accurate e basate sui dati, migliorando così la pianificazione ed il tasso di successo della gestione terapeutica dei singoli pazienti.
Futuri studi saranno svolti su una coorte di campioni più vasta al fine di verificare la riproducibilità e stabilità nel tempo dei risultati ottenuti, nonché per confermare la solidità dell'ipotesi formulata.
Bibliografia
1310O – Weber JS, Del Vecchio M, Mandala M, et al. Adjuvant nivolumab (NIVO) versus ipilimumab (IPI) in resected stage III/IV melanoma: 3-year efficacy and biomarker results from the phase 3 CheckMate 238 trial.
Abril-Rodriguez G, Ribas A. SnapShot: Immune Checkpoint Inhibitors. Cancer
Cell 31: 848-848.e1, 2017.
Aerts HJWL, Velazquez ER, Leijenaar RTH, Parmar C, Grossmann P, Carvalho S, Bussink J, Monshouwer R, Haibe-Kains B, Rietveld D, Hoebers F, Rietbergen MM, Leemans CR, Dekker A, Quackenbush J, Gillies RJ, Lambin P. Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach. Nat Commun 5: 4006, 2014.
Alic L, Niessen WJ, Veenland JF. Quantification of Heterogeneity as a Biomarker in Tumor Imaging: A Systematic Review [Online]. PLoS One 9: e110300, 2014https://doi.org/10.1371/journal.pone.0110300.
Alobaidli S, McQuaid S, South C, Prakash V, Evans P, Nisbet A. The role of texture analysis in imaging as an outcome predictor and potential tool in radiotherapy treatment planning. Br J Radiol 87: 20140369, 2014.
Ancevski Hunter K, Socinski MA, Villaruz LC. PD-L1 Testing in Guiding Patient Selection for PD-1/PD-L1 Inhibitor Therapy in Lung Cancer. Mol
AnonGlaxoSmithKline and Amplimmune join forces on targeting PD1. Nat
Rev Drug Discov 9: 754, 2010.
Avril MF, Aamdal S, Grob JJ, Hauschild A, Mohr P, Bonerandi JJ, Weichenthal M, Neuber K, Bieber T, Gilde K, Guillem Porta V, Fra J, Bonneterre J, Saïag P, Kamanabrou D, Pehamberger H, Sufliarsky J, Gonzalez Larriba JL, Scherrer A, Menu Y. Fotemustine Compared With Dacarbazine in Patients With Disseminated Malignant Melanoma: A Phase III Study. J Clin Oncol 22: 1118– 1125, 2004.
Balch CM, Gershenwald JE, Soong S-J, Thompson JF, Atkins MB, Byrd DR, Buzaid AC, Cochran AJ, Coit DG, Ding S, Eggermont AM, Flaherty KT, Gimotty PA, Kirkwood JM, McMasters KM, Mihm Jr MC, Morton DL, Ross MI, Sober AJ, Sondak VK. Final version of 2009 AJCC melanoma staging and classification.
J Clin Oncol 27: 6199–6206, 2009.
Balch CM, Soong SJ, Murad TM, Smith JW, Maddox WA, Durant JR. A multifactorial analysis of melanoma. IV. Prognostic factors in 200 melanoma patients with distant metastases (stage III). J Clin Oncol 1: 126–134, 1983.
Barth A, Wanek LA, Morton DL. Prognostic factors in 1,521 melanoma patients with distant metastases [Online]. J Am Coll Surg 181: 193—201, 1995http://europepmc.org/abstract/MED/7670677.
and outcomes in patients with advanced melanoma in France. Curr Med Res
Opin 29: 1297–1305, 2013.
Beretti F, Zavatti M, Casciaro F, Comitini G, Franchi F, Barbieri V, La Sala GB, Maraldi T. Amniotic fluid stem cell exosomes: Therapeutic perspective.
Biofactors 44: 158–167, 2018.
Bevona C, Sober AJ. Melanoma incidence trends. Dermatol Clin 20: 589–95, vii, 2002.
Bhatia A, Kumar Y. Cellular and molecular mechanisms in cancer immune escape: a comprehensive review. Expert Rev Clin Immunol 10: 41–62, 2014.
Blank CU, Enk A. Therapeutic use of anti-CTLA-4 antibodies. Int Immunol 27: 3–10, 2015.
Borch TH, Donia M, Andersen MH, Svane IM. Reorienting the immune system in the treatment of cancer by using anti-PD-1 and anti-PD-L1 antibodies.
Drug Discov Today 20: 1127–1134, 2015.
Boussiotis VA. Molecular and Biochemical Aspects of the PD-1 Checkpoint Pathway. N Engl J Med 375: 1767–1778, 2016.
Brady MS, Coit DG. Sentinel Lymph Node Evaluation in Melanoma. JAMA
Stankevich E, Pons A, Salay TM, McMiller TL, Gilson MM, Wang C, Selby M, Taube JM, Anders R, Chen L, Korman AJ, Pardoll DM, Lowy I, Topalian SL. Phase I Study of Single-Agent Anti–Programmed Death-1 (MDX-1106) in Refractory Solid Tumors: Safety, Clinical Activity, Pharmacodynamics, and Immunologic Correlates. J Clin Oncol 28: 3167–3175, 2010.
Brahmer JR, Tykodi SS, Chow LQM, Hwu W-J, Topalian SL, Hwu P, Drake CG, Camacho LH, Kauh J, Odunsi K, Pitot HC, Hamid O, Bhatia S, Martins R, Eaton K, Chen S, Salay TM, Alaparthy S, Grosso JF, Korman AJ, Parker SM, Agrawal S, Goldberg SM, Pardoll DM, Gupta A, Wigginton JM. Safety and Activity of Anti–PD-L1 Antibody in Patients with Advanced Cancer. N Engl J Med 366: 2455–2465, 2012.
Breslow A. Thickness, cross-sectional areas and depth of invasion in the prognosis of cutaneous melanoma. Ann Surg 172: 902–908, 1970.
Cantrell A, Mcgarvey D, Truscott T. Chapter 26 Photochemical and photophysical properties of sunscreens. Compr Ser Photosciences 3: 495–519, 2001.
Castellano G, Bonilha L, Li LM, Cendes F. Texture analysis of medical images.
Clin Radiol 59: 1061–1069, 2004.
Chapman PB, Hauschild A, Robert C, Haanen JB, Ascierto P, Larkin J, Dummer R, Garbe C, Testori A, Maio M, Hogg D, Lorigan P, Lebbe C, Jouary T,
Schadendorf D, Ribas A, O’Day SJ, Sosman JA, Kirkwood JM, Eggermont AMM, Dreno B, Nolop K, Li J, Nelson B, Hou J, Lee RJ, Flaherty KT, McArthur GA. Improved Survival with Vemurafenib in Melanoma with BRAF V600E Mutation. N Engl J Med 364: 2507–2516, 2011.
Chicklore S, Goh V, Siddique M, Roy A, Marsden PK, Cook GJR. Quantifying tumour heterogeneity in 18F-FDG PET/CT imaging by texture analysis. Eur J
Nucl Med Mol Imaging 40: 133–140, 2013.
Clark Jr. WH, Elder DE, Guerry IV D, Braitman LE, Trock BJ, Schultz D, Synnestvedt M, Halpern AC. Model Predicting Survival in Stage I Melanoma Based on Tumor Progression. JNCI J Natl Cancer Inst 81: 1893–1904, 1989.
Clark WH, From L, Bernardino EA, Mihm MC. The Histogenesis and Biologic Behavior of Primary Human Malignant Melanomas of the Skin [Online].
Cancer Res 29: 705 LP – 727,
1969http://cancerres.aacrjournals.org/content/29/3/705.abstract.
Colli LM, Machiela MJ, Myers TA, Jessop L, Yu K, Chanock SJ. Burden of Nonsynonymous Mutations among TCGA Cancers and Candidate Immune Checkpoint Inhibitor Responses. Cancer Res 76: 3767 LP – 3772, 2016.
Cusumano D, Dinapoli N, Boldrini L, Chiloiro G, Gatta R, Masciocchi C, Lenkowicz J, Casà C, Damiani A, Azario L, Van Soest J, Dekker A, Lambin P, De
pathological response after chemo-radiotherapy in rectal cancer. Radiol Med 123: 286–295, 2018.
Davies H, Bignell GR, Cox C, Stephens P, Edkins S, Clegg S, Teague J, Woffendin H, Garnett MJ, Bottomley W, Davis N, Dicks E, Ewing R, Floyd Y, Gray K, Hall S, Hawes R, Hughes J, Kosmidou V, Menzies A, Mould C, Parker A, Stevens C, Watt S, Hooper S, Wilson R, Jayatilake H, Gusterson BA, Cooper C, Shipley J, Hargrave D, Pritchard-Jones K, Maitland N, Chenevix-Trench G, Riggins GJ, Bigner DD, Palmieri G, Cossu A, Flanagan A, Nicholson A, Ho JWC, Leung SY, Yuen ST, Weber BL, Seigler HF, Darrow TL, Paterson H, Marais R, Marshall CJ, Wooster R, Stratton MR, Futreal PA. Mutations of the BRAF gene in human cancer. Nature 417: 949–954, 2002.
Davnall F, Yip CSP, Ljungqvist G, Selmi M, Ng F, Sanghera B, Ganeshan B, Miles KA, Cook GJ, Goh V. Assessment of tumor heterogeneity: an emerging imaging tool for clinical practice? Insights Imaging 3: 573–589, 2012.
Diggs LP, Hsueh EC. Utility of PD-L1 immunohistochemistry assays for predicting PD-1/PD-L1 inhibitor response. Biomark Res 5: 12, 2017.
Dinapoli N, Casà C, Barbaro B, Chiloiro GV, Damiani A, Matteo M Di, Farchione A, Gambacorta MA, Gatta R, Lanzotti V, Masciocchi C, Valentini V. Radiomics for rectal cancer [Online]. Transl Cancer Res Vol 5, No 4 (August 2016) Transl
2016http://tcr.amegroups.com/article/view/8067.
Duncan LM. The classification of cutaneous melanoma. Hematol Oncol Clin
North Am 23: 501–13, ix, 2009.
Edgar JR. Q&A: What are exosomes, exactly? BMC Biol 14: 46, 2016. Elder DE. Dysplastic naevi: an update. Histopathology 56: 112–120, 2010. Escors D, Gato-Cañas M, Zuazo M, Arasanz H, García-Granda MJ, Vera R, Kochan G. The intracellular signalosome of PD-L1 in cancer cells. Signal
Transduct Target Ther 3: 26, 2018.
Feng Y, Roy A, Masson E, Chen T-T, Humphrey R, Weber JS. Exposure– Response Relationships of the Efficacy and Safety of Ipilimumab in Patients with Advanced Melanoma. Clin Cancer Res 19: 3977 LP – 3986, 2013.
Flaherty KT, Robert C, Hersey P, Nathan P, Garbe C, Milhem M, Demidov L V, Hassel JC, Rutkowski P, Mohr P, Dummer R, Trefzer U, Larkin JMG, Utikal J, Dreno B, Nyakas M, Middleton MR, Becker JC, Casey M, Sherman LJ, Wu FS, Ouellet D, Martin A-M, Patel K, Schadendorf D. Improved Survival with MEK Inhibition in BRAF-Mutated Melanoma. N Engl J Med 367: 107–114, 2012.
Forschner A, Heinrich V, Pflugfelder A, Meier F, Garbe C. The role of radiotherapy in the overall treatment of melanoma. Clin Dermatol 31: 282– 289, 2013.
Friedman RJ, Rigel DS, Kopf AW. Early detection of malignant melanoma: the role of physician examination and self-examination of the skin. CA Cancer J
Clin 35: 130–151, 1985.
Galon J, Angell HK, Bedognetti D, Marincola FM. The Continuum of Cancer Immunosurveillance: Prognostic, Predictive, and Mechanistic Signatures.
Immunity 39: 11–26, 2013.
Gandini S, Sera F, Cattaruzza MS, Pasquini P, Abeni D, Boyle P, Melchi CF. Meta-analysis of risk factors for cutaneous melanoma: I. Common and atypical naevi. Eur J Cancer 41: 28–44, 2005.
Gao Y, Yang J, Cai Y, Fu S, Zhang N, Fu X, Li L. IFN-gamma-mediated inhibition of lung cancer correlates with PD-L1 expression and is regulated by PI3K-AKT signaling. Int J cancer 143: 931–943, 2018.
Garbe C, Krasagakis K. Effects of interferons and cytokines on melanoma cells. J Invest Dermatol 100, 1993.
Gatenby RA, Grove O, Gillies RJ. Quantitative imaging in cancer evolution and ecology. Radiology 269: 8–15, 2013.
Gerlinger M, Rowan AJ, Horswell S, Math M, Larkin J, Endesfelder D, Gronroos E, Martinez P, Matthews N, Stewart A, Tarpey P, Varela I, Phillimore B, Begum S, McDonald NQ, Butler A, Jones D, Raine K, Latimer C, Santos CR, Nohadani
M, Eklund AC, Spencer-Dene B, Clark G, Pickering L, Stamp G, Gore M, Szallasi Z, Downward J, Futreal PA, Swanton C. Intratumor heterogeneity and branched evolution revealed by multiregion sequencing. N Engl J Med 366: 883–892, 2012.
Gillies RJ, Kinahan PE, Hricak H. Radiomics: Images Are More than Pictures, They Are Data. Radiology 278: 563–577, 2016.
Gorelik L, Flavell RA. Transforming growth factor-β in T-cell biology. Nat Rev
Immunol 2: 46–53, 2002.
Griffeth LK. Use of PET/CT scanning in cancer patients: technical and practical considerations. Proc (Bayl Univ Med Cent) 18: 321–330, 2005.
Haanen JBAG, Thienen H van, Blank CU. Toxicity Patterns With Immunomodulating Antibodies and Their Combinations. Semin Oncol 42: 423–428, 2015.
Haubitz B, Becker H, Holl K, Nemati NM. La tomografia computerizzata cerebrale allo Xenon: Xenon-TC. Riv di Neuroradiol 4: 123–137, 1991.
Herbst RS, Soria J-C, Kowanetz M, Fine GD, Hamid O, Gordon MS, Sosman JA, McDermott DF, Powderly JD, Gettinger SN, Kohrt HEK, Horn L, Lawrence DP, Rost S, Leabman M, Xiao Y, Mokatrin A, Koeppen H, Hegde PS, Mellman I, Chen DS, Hodi FS. Predictive correlates of response to the anti-PD-L1
antibody MPDL3280A in cancer patients. Nature 515: 563–567, 2014.
Hino R, Kabashima K, Kato Y, Yagi H, Nakamura M, Honjo T, Okazaki T, Tokura Y. Tumor cell expression of programmed cell death-1 ligand 1 is a prognostic factor for malignant melanoma. Cancer 116: 1757–1766, 2010.
Janjigian YY, Sanchez-Vega F, Jonsson P, Chatila WK, Hechtman JF, Ku GY, Riches JC, Tuvy Y, Kundra R, Bouvier N, Vakiani E, Gao J, Heins ZJ, Gross BE, Kelsen DP, Zhang L, Strong VE, Schattner M, Gerdes H, Coit DG, Bains M, Stadler ZK, Rusch VW, Jones DR, Molena D, Shia J, Robson ME, Capanu M, Middha S, Zehir A, Hyman DM, Scaltriti M, Ladanyi M, Rosen N, Ilson DH, Berger MF, Tang L, Taylor BS, Solit DB, Schultz N. Genetic Predictors of Response to Systemic Therapy in Esophagogastric Cancer. Cancer Discov 8: 49–58, 2018.
Karimipour DJ, Schwartz JL, Wang TS, Bichakjian CK, Orringer JS, King AL, Huang CC, Johnson TM. Microstaging accuracy after subtotal incisional biopsy of cutaneous melanoma. J Am Acad Dermatol 52: 798–802, 2005.
Kehrl JH, Wakefield LM, Roberts AB, Jakowlew S, Alvarez-Mon M, Derynck R, Sporn MB, Fauci AS. Production of transforming growth factor beta by human T lymphocytes and its potential role in the regulation of T cell growth. J Exp
Med 163: 1037 LP – 1050, 1986.
message in a bottle. Biochim Biophys Acta 1826: 103–111, 2012.
Kim KM, Abdelmohsen K, Mustapic M, Kapogiannis D, Gorospe M. RNA in extracellular vesicles. Wiley Interdiscip Rev RNA 8, 2017.
Kumar V, Gu Y, Basu S, Berglund A, Eschrich SA, Schabath MB, Forster K, Aerts HJWL, Dekker A, Fenstermacher D, Goldgof DB, Hall LO, Lambin P, Balagurunathan Y, Gatenby RA, Gillies RJ. Radiomics: the process and the challenges. Magn Reson Imaging 30: 1234–1248, 2012.
Lambin P, Rios-Velazquez E, Leijenaar R, Carvalho S, van Stiphout RGPM, Granton P, Zegers CML, Gillies R, Boellard R, Dekker A, Aerts HJWL. Radiomics: extracting more information from medical images using advanced feature analysis. Eur J Cancer 48: 441–446, 2012.
Lambin P, van Stiphout RGPM, Starmans MHW, Rios-Velazquez E, Nalbantov G, Aerts HJWL, Roelofs E, van Elmpt W, Boutros PC, Granone P, Valentini V, Begg AC, De Ruysscher D, Dekker A. Predicting outcomes in radiation oncology--multifactorial decision support systems. Nat Rev Clin Oncol 10: 27–40, 2013.
Larkin J, Ascierto PA, Dreno B, Atkinson V, Liszkay G, Maio M, Mandala M, Demidov L, Stroyakovskiy D, Thomas L, de la Cruz-Merino L, Dutriaux C, Garbe C, Sovak MA, Chang I, Choong N, Hack SP, McArthur GA, Ribas A.
J Med 371: 1867–1876, 2014.
Larkin J, Chiarion-Sileni V, Gonzalez R, Grob JJ, Cowey CL, Lao CD, Schadendorf D, Dummer R, Smylie M, Rutkowski P, Ferrucci PF, Hill A, Wagstaff J, Carlino MS, Haanen JB, Maio M, Marquez-Rodas I, McArthur GA, Ascierto PA, Long G V, Callahan MK, Postow MA, Grossmann K, Sznol M, Dreno B, Bastholt L, Yang A, Rollin LM, Horak C, Hodi FS, Wolchok JD. Combined Nivolumab and Ipilimumab or Monotherapy in Untreated Melanoma. N Engl J Med 373: 23–34, 2015.
Legha SS, Ring S, Papadopoulos N, Plager C, Chawla S, Benjamin R. A prospective evaluation of a triple-drug regimen containing cisplatin, vinblastine, and dacarbazine (CVD) for metastatic melanoma. Cancer 64: 2024–2029, 1989.
Lesokhin AM, Callahan MK, Postow MA, Wolchok JD. On being less tolerant: enhanced cancer immunosurveillance enabled by targeting checkpoints and agonists of T cell activation. Sci Transl Med 7: 280sr1, 2015.
Liang SC, Latchman YE, Buhlmann JE, Tomczak MF, Horwitz BH, Freeman GJ, Sharpe AH. Regulation of PD-1, PD-L1, and PD-L2 expression during normal and autoimmune responses. Eur J Immunol 33: 2706–2716, 2003.
Long G V, Stroyakovskiy D, Gogas H, Levchenko E, de Braud F, Larkin J, Garbe C, Jouary T, Hauschild A, Grob J-J, Chiarion-Sileni V, Lebbe C, Mandala M,
Millward M, Arance A, Bondarenko I, Haanen JBAG, Hansson J, Utikal J, Ferraresi V, Kovalenko N, Mohr P, Probachai V, Schadendorf D, Nathan P, Robert C, Ribas A, DeMarini DJ, Irani JG, Swann S, Legos JJ, Jin F, Mookerjee B, Flaherty K. Dabrafenib and trametinib versus dabrafenib and placebo for Val600 BRAF-mutant melanoma: a multicentre, double-blind, phase 3 randomised controlled trial. Lancet (London, England) 386: 444–451, 2015.
MacKie RM, Hauschild A, Eggermont AMM. Epidemiology of invasive cutaneous melanoma. Ann Oncol Off J Eur Soc Med Oncol 20 Suppl 6: vi1-7, 2009.
Maini R, Aggarwal H. Study and comparison of various image edge detection techniques. 2008.
Maleki Vareki S, Garrigós C, Duran I. Biomarkers of response to PD-1/PD-L1 inhibition. Crit Rev Oncol Hematol 116: 116–124, 2017.
Markovic SN, Erickson LA, Rao RD, Weenig RH, Pockaj BA, Bardia A, Vachon CM, Schild SE, McWilliams RR, Hand JL, Laman SD, Kottschade LA, Maples WJ, Pittelkow MR, Pulido JS, Cameron JD, Creagan ET. Malignant melanoma in the 21st century, part 1: epidemiology, risk factors, screening, prevention, and diagnosis. Mayo Clin Proc 82: 364–380, 2007.
Mauro MJ, Druker BJ. STI571: a gene product-targeted therapy for leukemia.