MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2935816391 · doi:10.1186/s40425-019-0538-8

Follicular lymphoma patients with KIR2DL2 and KIR3DL1 and their ligands (HLA-C1 and HLA-Bw4) show improved outcome when receiving rituximab

2019· article· en· W2935816391 sur OpenAlexaff
Amy K. Erbe, Wei Wang, Lakeesha Carmichael, Anna Hoefges, Bartosz Grzywacz, Patrick K. Reville, Erik A. Ranheim, Jacquelyn A. Hank, KyungMann Kim, Songwon Seo, Eneida A. Mendonça, Yiqiang Song, Vaishalee P. Kenkre, Fangxin Hong, Randy D. Gascoyne, Elisabeth Paietta, Sandra J. Horning, Jeffrey S. Miller, Brad S. Kahl, Paul M. Sondel

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesHyundai Hope On WheelsNational Cancer InstituteStand Up To CancerU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthUniversity of Wisconsin Carbone Cancer CenterECOG-ACRIN Cancer Research GroupMidwest Athletes Against Childhood CancerAmerican College of Radiology Imaging NetworkU.S. Public Health ServiceSt. Baldrick's FoundationAmerican Association for Cancer ResearchUniversity of Wisconsin-Madison
Mots-clésRituximabFollicular lymphomaHuman leukocyte antigenFollicular phaseMedicineImmunologyLymphomaInternal medicineAntigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The ECOG-ACRIN Cancer Research Group evaluated rituximab treatment schedules for patients with newly-diagnosed low-tumor-burden follicular-lymphoma (FL). All patients received 4-weekly rituximab treatments as induction therapy. Clinically-responding patients were randomized to receive rituximab every 13 weeks ("maintenance") vs. no additional rituximab until progression ("non-maintenance"). Based on "time-to-rituximab-failure (TTRF)", the study-committee reported there was no overall-benefit for maintenance rituximab in this setting. Tumor-reactive mAbs, like rituximab, trigger natural killer (NK) cells. NK-cell responses are regulated, in part, by interactions between killer immunoglobulin-like receptors (KIRs) on NK cells and their interactions with KIR-ligands. In a separate study of children with neuroblastoma treated with a different mAb, we found certain KIR/KIR-ligand genotypes associated with improved outcome. Here, we assessed whether a subset of FL patients show improved outcome from the maintenance rituximab based on these same KIR/KIR-ligand genotypes. METHODS: Genotypes for KIR/KIR-ligand were determined and assessed for associations with outcome [duration of response, TTRF and % tumor shrinkage] as a post-hoc analysis of this phase III trial. Our primary objective was to assess specific KIR/KIR-ligand genotype associations, followed by separate prespecified KIR/KIR-ligand genotype associations in follow-up analyses. Statistical analyses for association of genotype with clinical outcome included: Log-rank tests and Cox proportional hazards regression models to assess duration of response and TTRF; analysis of variance (ANOVA) was used for assessment of % tumor shrinkage. RESULTS: We found that patients inheriting KIR2DL2 and its ligand (HLA-C1) along with KIR3DL1 and its ligand (HLA-Bw4) had improved outcome over patients without this genotype. In addition, patients with KIR2DL2 and HLA-C1 along with KIR3DL1 and HLA-Bw4 also showed improved duration of response and tumor shrinkage if they received maintenance, while patients without this genotype showed no such improvement when receiving maintenance. CONCLUSIONS: The data presented here indicate that a subset of FL patients, identified by certain KIRs/KIR-ligands, have improved outcome and may benefit from additional rituximab treatment. Taken together, this suggests that the efficacy of tumor-reactive mAb treatment for some patients is influenced by KIRs on NK cells. However, prior to considering these genotypes in a clinically-actionable manner, these findings need independent validation in other studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal for ImmunoTherapy of CancerMême sujetImmune Cell Function and InteractionTravaux en français237 207