A systematic review and meta-analysis of CD22 CAR T-cells alone or in combination with CD19 CAR T-cells
Notice bibliographique
Résumé
Chimeric antigen receptor (CAR) T-cells are an emerging therapy for the treatment of relapsed/refractory B-cell malignancies. While CD19 CAR-T cells have been FDA-approved, CAR T-cells targeting CD22, as well as dual-targeting CD19/CD22 CAR T-cells, are currently being evaluated in clinical trials. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the efficacy and safety of CD22-targeting CAR T-cell therapies. We searched MEDLINE, EMBASE, Web of Science, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials from inception to March 3rd 2022 for full-length articles and conference abstracts of clinical trials employing CD22-targeting CAR T-cells in acute lymphocytic leukemia (ALL) and non-Hodgkin's lymphoma (NHL). The primary outcome was best complete response (bCR). A DerSimonian and Laird random-effects model with arcsine transformation was used to pool outcome proportions. From 1068 references screened, 100 were included, representing 30 early phase studies with 637 patients, investigating CD22 or CD19/CD22 CAR T-cells. CD22 CAR T-cells had a bCR of 68% [95% CI, 53-81%] in ALL (n= 116), and 64% [95% CI, 46-81%] in NHL (n= 28) with 74% and 96% of patients having received anti-CD19 CAR T-cells previously in ALL and NHL studies respectively. CD19/CD22 CAR T-cells had a bCR rate of 90% [95% CI, 84-95%] in ALL (n= 297) and 47% [95% CI, 34-61%] in NHL (n= 137). The estimated incidence of total and severe (grade ≥3) CRS were 87% [95% CI, 80-92%] and 6% [95% CI, 3-9%] respectively. ICANS and severe ICANS had an estimated incidence of 16% [95% CI, 9-25%] and 3% [95% CI, 1-5%] respectively. Early phase trials of CD22 and CD19/CD22 CAR T-cells show high remission rates in ALL and NHL. Severe CRS or ICANS were (1)rare and dual-targeting did not increase toxicity. Variability in CAR construct, dose, and patient factors amongst studies limits comparisons, with long-term outcomes yet to be reported. Systematic review registration: https://www.crd.york.ac.uk/prospero, identifier CRD42020193027.
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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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».