Prognostic value of minimal residual disease negativity in myeloma: combined analysis of POLLUX, CASTOR, ALCYONE, and MAIA
Notice bibliographique
Résumé
We explored minimal residual disease (MRD) in relapsed/refractory multiple myeloma (RRMM) and transplant-ineligible (TIE) newly diagnosed multiple myeloma (NDMM) using data from 4 phase 3 studies (POLLUX, CASTOR, ALCYONE, and MAIA). Each study previously demonstrated that daratumumab-based therapies improved MRD negativity rates and reduced the risk of disease progression or death by approximately half vs standards of care. We conducted a large-scale pooled analysis for associations between patients achieving complete response or better (≥CR) with MRD-negative status and progression-free survival (PFS). MRD was assessed via next-generation sequencing (10-5 sensitivity threshold). Patient-level data were pooled from all 4 studies and for patients with TIE NDMM and patients with RRMM who received ≤2 prior lines of therapy (≤2 PL). PFS was evaluated by response and MRD status. Median follow-up (months) was 54.8 for POLLUX, 50.2 for CASTOR, 40.1 for ALCYONE, and 36.4 for MAIA. Patients who achieved ≥CR and MRD negativity had improved PFS vs those who failed to reach CR or were MRD positive (TIE NDMM and RRMM hazard ratio [HR] 0.20, P < .0001; TIE NDMM and RRMM ≤2 PL HR 0.20, P < .0001). This benefit occurred irrespective of therapy or disease setting. A time-varying Cox proportional hazard model confirmed that ≥CR with MRD negativity was associated with improved PFS. Daratumumab-based treatment was associated with more patients reaching ≥CR and MRD negativity. These findings represent the first large-scale analysis with robust methodology to support ≥CR with MRD negativity as a prognostic factor for PFS in RRMM and TIE NDMM. These trials were registered at www.clinicaltrials.gov as #NCT02076009, #NCT02136134, #NCT02195479, and #NCT02252172.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».