Sex differences in the pre-treatment cytokine signatures associated with response and survival in B cell lymphoma patients treated with anti-CD19 CAR T-cell therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many autoimmune diseases, and in some instances, immune response to infections exhibit gender bias. However, it is not known if gender influences the response of lymphoma patients to anti-CD19 CAR T-cell therapy. To address this, we profiled 51 pre-treatment serum cytokines and chemokines to identify those that were differentially associated with response and survival in male vs. female relapsed/refractory large B-cell lymphoma (R/R LBCL) patients treated with Axicabtagene ciloleucel. Male non-responders (stable/progressive disease) had significantly higher baseline levels of IL-6, IL-8, IL-1RA, MIP-1α, GM-CSF and CRP compared to responders (complete/partial response). Higher levels of IL-6, IL-8, IL-27, and CRP were significantly associated with poor overall survival (OS), and IL-6, IL-8, MIP-1β, and CRP with poor progression-free survival (PFS) in male but not female patients. Baseline metabolic tumor volume (MTV) and lactate dehydrogenase (LDH) levels were also significantly higher in male patients with poor OS and PFS. Finally, baseline IL-8 and CRP were significantly correlated with baseline MTV and LDH levels in male but not female patients. Taken together, elevated baseline levels of IL-8, IL-6, CRP with high pretreatment tumor burden in male non-responder R/R LBCL patients point to an immunosuppressive tumor microenvironment that can potentially hinder anti-tumor activity prior to treatment and CAR T-cell expansion upon treatment in these patients, and result in poor outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».