Targeting MCL‐1 and BCL‐2 with polatuzumab vedotin and venetoclax overcomes treatment resistance in R/R non‐Hodgkin lymphoma: Results from preclinical models and a Phase Ib study
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of patients with relapsed or refractory lymphoid neoplasms represents a significant clinical challenge. Here, we identify the pro-survival BCL-2 protein family member MCL-1 as a resistance factor for the BCL-2 inhibitor venetoclax in non-Hodgkin lymphoma (NHL) cell lines and primary NHL samples. Mechanistically, we show that the antibody-drug conjugate polatuzumab vedotin promotes MCL-1 degradation via the ubiquitin/proteasome system. This targeted MCL-1 antagonism, when combined with venetoclax and the anti-CD20 antibodies obinutuzumab or rituximab, results in tumor regressions in preclinical NHL models, which are sustained even off-treatment. In a Phase Ib clinical trial (NCT02611323) of heavily pre-treated patients with relapsed or refractory NHL, 25/33 (76%) patients with follicular lymphoma and 5/17 (29%) patients with diffuse large B-cell lymphoma achieved complete or partial responses with an acceptable safety profile when treated with the recommended Phase II dose of polatuzumab vedotin in combination with venetoclax and an anti-CD20 antibody.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».