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Enregistrement W4292999428 · doi:10.54097/hset.v8i.1182

T Recent advances of FDA-approved CAR-T therapies in multiple myeloma

2022· article· en· W4292999428 sur OpenAlexaff
Yuhan Zhang

Notice bibliographique

RevueHighlights in Science Engineering and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultiple myelomaClinical trialIntensive care medicineDrugCytokine release syndromeAdverse effectRefractory (planetary science)CancerOncologyChimeric antigen receptorInternal medicinePharmacologyImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a long time, malignant blood cancers faced great difficulty in development of successful treatments due to their mobility and evasive nature. Of these conditions, multiple myeloma (MM) is an untreatable cancer due to its highly relapsing and refractory nature, which will eventually dissipate all efforts in controlling the disease. Previous treatments only control the progression of myeloma to an extent and prolong patients’ lives shortly. Thus, multiple myeloma patients are in dire need of new treatment options to prevent or postpone the eventual relapse. The discovery and development of CAR-T therapy show promising results for MM treatment. Recently approved therapies by the FDA, Abecma and Carvykti, displayed high response rates with low relapses in patients who underwent the drug trials. However, therapeutic applications of CAR-T have encountered various obstacles. The treatment is largely associated with cytokine release syndrome and other adverse events, ranging from systematic to organ toxicities. In addition, specificity and cost are pressing issues that seek solutions. Despite difficulties, many CAR-T options targeting MM are under active research and investigation. With further development and optimization in additional drug trials, the application of CAR-T therapy can offer a new approach to controlling multiple myeloma for those suffering from drug resistance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
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