Evaluation of Sustained Minimal Residual Disease Negativity With Daratumumab-Combination Regimens in Relapsed and/or Refractory Multiple Myeloma: Analysis of POLLUX and CASTOR
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE In relapsed and/or refractory multiple myeloma, daratumumab reduced the risk of progression or death by > 60% in POLLUX (daratumumab/lenalidomide/dexamethasone [D-Rd]) and CASTOR (daratumumab/bortezomib/dexamethasone [D-Vd]). Minimal residual disease (MRD) is a sensitive measure of disease control. Sustained MRD negativity and outcomes were evaluated in these studies. METHODS MRD was assessed via next-generation sequencing (10 −5 ) at suspected complete response (CR), 3 and 6 months following confirmed CR (POLLUX), 6 and 12 months following the first dose (CASTOR), and every 12 months post-CR in both studies. Sustained MRD negativity (≥ 6 or ≥ 12 months) was evaluated in the intention-to-treat (ITT) and ≥ CR populations. RESULTS The median follow-up was 54.8 months in POLLUX and 50.2 months in CASTOR. In the ITT population, MRD-negativity rates were 32.5% versus 6.7% for D-Rd versus lenalidomide and dexamethasone (Rd) and 15.1% versus 1.6% for D-Vd versus bortezomib and dexamethasone (Vd; both P < .0001). Higher MRD negativity rates were achieved in ≥ CR patients in POLLUX (D-Rd, 57.4%; Rd, 29.2%; P = .0001) and CASTOR (D-Vd, 52.8%; Vd, 17.4%; P = .0035). More patients in the ITT population achieved sustained MRD negativity ≥ 6 months with D-Rd versus Rd (20.3% v 2.1%; P < .0001) and D-Vd versus Vd (10.4% v 1.2%; P < .0001), and ≥ 12 months with D-Rd versus Rd (16.1% v 1.4%; P < .0001) and D-Vd versus Vd (6.8% v 0%). Similar results for sustained MRD negativity were observed among ≥ CR patients. More patients in the daratumumab-containing arms achieved MRD negativity and sustained MRD negativity, which were associated with prolonged progression-free survival. CONCLUSION Daratumumab-based combinations induce higher rates of sustained MRD negativity versus standard of care, which are associated with durable remissions and prolonged clinical outcomes.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».