Successful Treatment of Cytokine Release Syndrome with IL-6 Blockade in a Patient Transitioning from Immune-Checkpoint to MEK/BRAF Inhibition: A Case Report and Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
There are now multiple targeted and immunotherapies available for the treatment of metastatic melanoma. Although these agents have dramatically improved the survival of patients, the appropriate sequencing and the safety during the transition between these drugs remains unknown. Recently two cases of cytokine release syndrome (CRS) following transition from immune-checkpoint inhibitors to BRAF and MEK inhibitors (BRAFi/MEKi) in patients with metastatic melanoma have been reported. CRS is a systemic cytokine-driven inflammatory reaction, previously well reported in chimeric antigen receptor T-cell therapies for hematologic malignancies. Here, we report a third case in which severe CRS resistant to glucocorticoid therapy following transition to a MEKi/BRAFi was treated successfully with tocilizumab, an interleukin-6 (IL-6) inhibitor. CRS should be on the differential diagnosis of immune-related adverse events of immunotherapies or targeted cancer therapies for metastatic melanoma, and clinicians in multiple disciplines should be aware of this rare complication and the potential benefits of IL-6 blockade.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».