Safety and efficacy of autologous whole cell vaccines in hematologic malignancies: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Autologous cell vaccines use a patient's tumor cells to stimulate a broad antitumor response in vivo. This approach shows promise for treating hematologic cancers in early phase clinical trials, but overall safety and efficacy remain poorly described. We conducted a systematic review assessing the use of autologous cell vaccination in treating hematologic cancers. Primary outcomes of interest were safety and clinical response, with secondary outcomes including survival, relapse rate, correlative immune assays and health-quality related metrics. We performed a search of MEDLINE, Embase and the Cochrane Register of Controlled Trials including any interventional trial employing an autologous, whole cell product in any hematologic malignancy. Risk of bias was assessed using a modified Institute of Health Economics tool. Across 20 single arm studies, only 341 of 592 enrolled participants received one or more vaccinations. Primary reasons for not receiving vaccination included rapid disease progression/death and manufacturing challenges. Overall, few high-grade adverse events were observed. One death was reported and attributed to a GM-CSF producing allogeneic cell line co-administered with the autologous vaccine. Of 58 evaluable patients, the complete response rate was 21.0% [95% CI, 10.4%-37.8%)] and overall response rate was 35.8% (95% CI, 24.4%-49.0%). Of 97 evaluable patients for survival, the 5-years overall survival rate was 64.9% (95% CI, 52.6%-77.2%) and disease-free survival was 59.7% (95% CI, 47.7%-71.7%). We conclude that, in hematologic malignancies, based on limited available data, autologous cell vaccines are safe and display a trend towards efficacy but that challenges exist in vaccine manufacture and administration.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».