Clinical and Biological Correlates of Neurotoxicity Associated with CAR T-cell Therapy in Patients with B-cell Acute Lymphoblastic Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CD19-specific chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy is highly effective against relapsed or refractory acute lymphoblastic leukemia (ALL), but is hindered by neurotoxicity. In 53 adult patients with ALL, we found a significant association of severe neurotoxicity with high pretreatment disease burden, higher peak CAR T-cell expansion, and early and higher elevations of proinflammatory cytokines in blood. Patients with severe neurotoxicity had evidence of blood–cerebrospinal fluid (CSF) barrier disruption correlating with neurotoxicity grade without association with CSF white blood cell count or CAR T-cell quantity in CSF. Proinflammatory cytokines were enriched in CSF during severe neurotoxicity with disproportionately high levels of IL6, IL8, MCP1, and IP10, suggesting central nervous system–specific production. Seizures, seizure-like activity, myoclonus, and neuroimaging characteristics suggested excitatory neurotoxicity, and we found elevated levels of endogenous excitatory agonists in CSF during neurotoxicity. Significance: We detail the neurologic symptoms and blood, CSF, and neuroimaging correlates of neurotoxicity associated with CD19 CAR T cells and identify neurotoxicity risk factors. Our findings implicate cellular components other than T cells and suggest novel links between systemic inflammation and characteristic neurotoxicity symptoms. Cancer Discov; 8(8); 958–71. ©2018 AACR. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 899
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».