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Enregistrement W4367185145 · doi:10.3389/fimmu.2023.1178403

A systematic review and meta-analysis of CD22 CAR T-cells alone or in combination with CD19 CAR T-cells

2023· review· en· W4367185145 sur OpenAlexaff
Nathan Fergusson, Komal Adeel, Natasha Kekre, Harold Atkins, Kevin A. Hay

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensVancouver General HospitalTerry Fox Research InstituteUniversity of OttawaUniversity of British ColumbiaOttawa HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCD22MedicineChimeric antigen receptorCD19Internal medicineOncologyLymphomaImmunologyAntigenImmunotherapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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