Sibling versus Unrelated Donor Allogeneic Hematopoietic Cell Transplantation for Chronic Myelogenous Leukemia: Refined HLA Matching Reveals More Graft-versus-Host Disease but not Less Relapse
Notice bibliographique
Résumé
Unrelated donor (URD) hematopoietic cell transplantation (HCT) can eradicate chronic myelogenous leukemia (CML). It has been postulated that greater donor-recipient histoincompatibility can augment the graft-versus-leukemia (GVL) effect. We previously reported similar, but not equivalent, outcomes of URD versus sibling donor HCT for CML using an older, less precise classification of HLA matching. Here, we used our recently refined HLA-matching classification, which is suitable for interpretation when complete allele-level typing is unavailable, to reanalyze outcomes of previous HCT for CML. We found that using our new matching criteria identifies substantially more frequent mismatching than older, less precise "6 of 6 antigen-matched" URD-HCT. Under the new criteria, only 37% of those previously deemed "HLA- matched" were HLA well matched, and 44% were partially matched. Using our refined matching criteria confirms the greater risk of graft failure in partially matched or mismatched URD-recipient pairs compared with either sibling or well-matched URD-recipient pairs. Acute and chronic graft-versus-host disease (aGVHD, cGVHD) are significantly more frequent with all levels of recategorized URD HLA matching. Importantly, overall survival (OS) and leukemia-free survival (LFS) remain significantly worse after URD-HCT at any matching level. No augmented GVL effect accompanied URD HLA mismatch. Compared with sibling donor transplants, we observed only marginally increased (not statistically significant) risks of relapse in well-matched, partially matched, and mismatched URD-HCT. These data confirm the applicability of revised HLA-matching scheme in analyzing retrospective data sets when fully informative, allele-level typing is unavailable. In this analysis, greater histoincompatibility can augment GVHD, but does not improve protection against relapse; thus the best donor remains the most closely matched donor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».