Characterization of Leukemic Resistance to CD19-Targeted CAR T-cell Therapy through Deep Genomic Sequencing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy targeting CD19 has been a clinical breakthrough for pediatric B-cell acute lymphoblastic leukemia (B-ALL), and loss of the CD19 target antigen on leukemic cells represents a major mechanism of relapse. Previous studies have observed CD19 mutations specific to CD19- relapses, and we sought to clarify and strengthen this relationship using deep whole-exome sequencing in leukemic cells expanded in a patient-derived xenograft. By assessing pre-treatment and relapse cells from 13 patients treated with CAR T-cell therapy, 8 of whom developed CD19- relapse and 5 of whom developed CD19+ relapse, we demonstrate that relapse-specific single-nucleotide variants and small indels with high allele frequency combined with deletions in the CD19 gene in a manner specific to those patients with CD19- relapse. Before CAR T-cell infusion, one patient was found to harbor a pre-existing CD19 deletion in the context of genomic instability, which likely represented the first hit leading to the patient's subsequent CD19- relapse. Across patients, preexisting mutations and genomic instability were not significant predictors of subsequent CD19- relapse across patients, with sample size as a potential limiting factor. Together, our results clarify and strengthen the relationship between genomic events and CD19- relapse, demonstrating this intriguing mechanism of resistance to a targeted cancer immunotherapy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découle