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Enregistrement W4281674079 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.8032

A novel, immunotherapy-based approach for the treatment of relapsed/refractory multiple myeloma (RRMM): Updated phase 1b results for daratumumab in combination with teclistamab (a BCMA x CD3 bispecific antibody).

2022· article· en· W4281674079 sur OpenAlexaff
Paula Rodríguez‐Otero, Anita D’Souza, Donna Reece, Niels W.C.J. van de Donk, Ajai Chari, Amrita Krishnan, Thomas Martin, María‐Victoria Mateos, Daniel Morillo, David D. Hurd, Laura Rosiñol, Anna Sureda, Ralph Wäsch, Deeksha Vishwamitra, Shun Xin Wang Lin, Thomas J. Prior, Lien Vandenberk, Marie-Anne Damiette Smit, Albert Oriol Rocafiguera, Bhagirathbhai Dholaria

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDaratumumabInternal medicineOncologyPopulationCytokine release syndromeLenalidomideMultiple myelomaGastroenterologyImmunotherapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

8032 Background: Teclistamab (tec; JNJ-64007957) is a BCMA × CD3 T-cell redirecting bispecific antibody under investigation in patients (pts) with RRMM. Daratumumab (dara) is a CD38 mAb with direct on-tumor and immunomodulatory actions. Initial clinical data from the phase 1b multicohort TRIMM-2 study support the combination of tec + dara for the treatment of RRMM, with tolerable safety, no overlapping toxicities, and promising efficacy. We present updated results with additional pts and longer follow-up. Methods: Eligible MM pts aged ≥18 y had received ≥3 prior lines of therapy (LOT; including a proteosome inhibitor [PI] and immunomodulatory drug [IMiD]) or were double-refractory to a PI and IMiD. Pts treated with anti-CD38 therapy ≤90 d prior were excluded. Pts received dara SC 1800 mg per approved schedule and tec SC 1.5–3 mg/kg QW or Q2W. Primary objectives were to identify the recommended phase 2 dose of tec for combination therapy and evaluate safety of the combination. Responses were assessed by IMWG criteria. AEs were graded per CTCAE v5.0; cytokine release syndrome (CRS) and immune effector cell–associated neurotoxicity syndrome (ICANS) were graded per ASTCT guidelines. Results: At data cutoff (Jan 13, 2022; safety population: N=46), median follow-up was 7.2 mo (range 0.1–16.6; median age 67 y [range 50–79]; 52% female). Pts received a median of 6 prior LOT (range 2–17; 74% triple-class exposed; 63% penta-drug exposed; 15% anti-BCMA exposed). 91% of pts had ≥1 AE (grade 3/4 78%), most commonly CRS (61%; all grade 1/2; median time to onset 2 d; median duration 2 d), neutropenia (54%; grade 3/4 50%), anemia (46%; grade 3/4 28%), thrombocytopenia (33%; grade 3/4 28%), and diarrhea (33%; grade 3/4 2%). Infections occurred in 29 pts (63%; grade 3/4 28%). One pt had grade 1 ICANS that fully resolved. Among 37 response-evaluable pts, ORR was 78% (29/37); 27 pts (73%) had very good partial response (VGPR) or better (Table). Median time to first response across dosing cohorts was 1.0 mo (range 0.9–2.8); median duration of response was not reached. Upregulation of CD38 + /CD8 + T cells and proinflammatory cytokines was observed with tec + dara, supporting potential synergy of the combination in pts with prior anti-CD38 exposure. Updated results will be presented. Conclusions: Tec + dara provides a novel immunotherapy approach for the treatment of RRMM that may yield improved clinical efficacy in heavily pretreated pts. Clinical trial information: NCT04108195. [Table: see text]

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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