Cyclophosphamide, Bortezomib, and Dexamethasone (CyBorD) Induction Followed By ASCT with HDM or Bor-HDM Conditioning Regimens: A Single Center Experience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Preclinical and clinical data suggest that bortezomib in combination with high-dose melphalan (Bor-HDM) provides with a synergistic effect able to improve response for MM patients undergoing auto-SCT. In the present study, patients receiving Cyclophosphamide, Bortezomib and Dexamethasone (CyBorD) induction followed by ASCT with Bor-HDM and HDM alone were evaluated. Methods All consecutive patients treated with CyBorD induction at our center from 01/2010 to 01/2015 were evaluated. All patients received induction chemotherapy before undergoing auto-SCT. Patients received conditioning with either HDM at 200 mg/m2 (or adjusted as per renal failure) or HDM with Bortezomib (Bor-HDM). Definitions of response and progression were used according to the EBMT modified criteria. MRD negativity was assessed by flow cytometry at day-100 post-ASCT. Results Clinical characteristics are shown in Table 1. Among 66 cases receiving CyBorD induction, 42 were conditioned with Bor-HDM and 24 with HDM. At the time of analysis, 90.5% and 91.7% of patients in the Bor-HDM and HDM group are still alive and 4 and 5 patients have already progressed, respectively. At day-100 post ASCT, ORR of 97%, with CR/VGPR rate of 81% was seen in the Bor-HDM group compared to 91% and 70% in the HDM group (p=0.2). MRD negativity was higher in the Bor-HDM group (29.2%) compared to HDM (9%) (p=0.04). Median OS and PFS was similar for Bor-HDM and HDM (p=0.8) with a median follow-up of 12 months. In conclusion, CyBorD is an efficacious regimen for patients with MM and overall seemed to be well tolerated. Our data is one of the first to show the impact of this regimen on MRD negativity rates after receiving HDM or Bor-HDM conditioning, suggesting that higher rates of MRD negativity are seen with Bor-HDM. Further evaluation on a prospective manner and longer follow-up is required to assess the impact of Bor-HDM on OS and PFS. Table 1. Clinical Characteristics of patients with MM undergoing single auto-ASCT treated with CyBorD induction at our Institution Characteristic HDM (n=24) Bor-HDM (42) Age (median) 55 57 GenderMaleFemale 19 (79.1%)5 (20.9%) 25 (59.5%)17 (40.5%) Hb (g/L) 104 (75-157) 106 (76-139) Calcium (µmol/L) 2.3 (1.92-3.28) 2.3 (1.97-3.12) Creatinine (µmol/L) 86 (60-426) 84 (49-950) B2microglobulin (µmol/L) 2.73 (1.55-14.7) 3.41 (1.47-8.47) Albumin (g/L) 32 (21-43) 31 (16-42) Stage IStage IIStage III 7 (29.1%)14 (58.3%)3 (12.5%) 6 (14.2%)25 (59.5%)11 (26.1%) LDH (IU/L) 172 (71-448) 192 (103-669) BMPC (%) 32% (5-84%) 38% (5-90%) Heavy chain:IgGIgAIgDBiclonalIgMFLC oncly 17(70.8%)4 (16.6%)01 (4.1%)0 (1.5%)2 (8.3%) 22 (52.3%)10 (23.8%)01 (2.3%)1 (2.3%)8 (19%) Light chain:KappaLambdaBiclonal 17 (77.2%)5 (20.8%)1 (2%) 21 (50%)20 (47.6%)1 (2.3%) High risk (t(4;14), t(14;16), p53 del, del 13q by CCStandard risk 9 (37.5%)15 (62.5%) 11 (26.1%)31 (73.9%) BMPC: Bone marrow plasma cells; FLC: Free-light chains only; CC: Conventional cytogenetics Disclosures Jimenez-Zepeda: J&J: Honoraria; Amgen: Honoraria; Celgene: Honoraria. Duggan:Jansen: Honoraria; Celgene: Honoraria. Neri:Celgene: Research Funding. Bahlis:Johnson & Johnson: Speakers Bureau; Johnson & Johnson: Consultancy; Amgen: Consultancy; Johnson & Johnson: Research Funding; Celgene: Consultancy, Honoraria, Research Funding, Speakers Bureau.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».