Can Treatment with Venetoclax for Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL) Result In Autoimmune Hemolytic Anemia?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Chronic lymphocytic leukemia (CLL) is a hematological disease characterized by the clonal proliferation and accumulation of neoplastic B lymphocytes in the blood, bone marrow, lymph nodes, and spleen. Autoimmune hemolytic anemia (AIHA) is an acquired hemolytic anemia in which the destruction of erythrocytes is helped by anti-erythrocyte auto-antibodies. This has a controversial effect on the clinical outcome and survival of patients with CLL. Venetoclax, a second-generation BH3 mimetic compound, is one of the new therapies that has been approved for the treatment of CLL. Venetoclax disrupts the antiapoptotic signaling through BCL2. Common adverse events associated with venetoclax include neutropenia, thrombocytopenia, and diarrhea. This case report describes a patient with CLL who developed AIHA when treated with venetoclax. CASE REPORT A patient of 62-year-old woman, who was treated with multiple lines of therapy, presented autoimmune hemolytic anemia after treatment with venetoclax. The anemia was resolved after holding venetoclax and being treated with rituximab. In January 2019, there were reports of 7 patients developing AIHA related to venetoclax therapy in Europe, according to the EudraVigilance database. How venetoclax can cause AIHA is not completely clear. This complication can happen when the erythrocyte antigen is altered by the drug that can produce antibodies. The other described mechanism is the binding of the drug with erythrocytes, which leads to production of an immune response. CONCLUSIONS Although AIHA can be a complication of CLL, it may be caused by treatment with venetoclax. That may be confirmed after eliminating other causes.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».