A Systematic Review of Evidence Supporting the Use of Autologous Cell Vaccines in the Treatment of Hematological Malignancies
Notice bibliographique
Résumé
By presenting a patient's own tumor antigens to their immune system, autologous cancer cell vaccines can drive a robust polyclonal adaptive response. In this systematic review and meta-analysis, we investigated the safety and efficacy of these vaccines administered to patients with hematologic malignancies. Our primary outcomes of interest were safety and clinical response, with secondary outcomes including overall, disease-free and progression-free survival, relapse rate, correlative immune assays and health-quality related metrics. We identified 14 studies with 332 patients enrolled, of which 200 were ultimately treated with at least one dose of the vaccine. While we identified both patient-related and technical issues that might limit the feasibility of these trials, very few serious adverse events (AEs) were reported overall, with only 31.5% of patients suffering any AEs. Grade II or lower AE was observed in 10 (71.4%) of the 14 studies. Of the 3 (21.4%) reporting grade IV AEs, two observed the AE in one patient only, and one reported a 20% incidence of grade II-IV AEs. Of 58 evaluable patients, the complete response rate was 21% [95% CI, 10%-38%)] and overall response rate was 36% [95% CI, 24%-49%]. Analysis of individual patient level data (n=50) revealed a 5-year overall survival of 68.7% (SE 7.1%) and disease-free survival of 67.4% (SE 8.1%). Despite the clear safety and a signal towards efficacy, our review has identified several factors limiting administration of these vaccines, which should be considered when developing future clinical trials. PROSPERO registration number CRD42019140187 Disclosures Diallo: Virica Biotech: Other: Owner and Executive. Auer:Imugene: Other: Scientific Advisory Board. Kekre:Gilead: Consultancy, Honoraria; Novartis: Consultancy, Honoraria; Celgene: Consultancy, Honoraria.
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 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 | 0,010 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».