Identification and Targeting of Mutant Neoantigens in Multiple Myeloma Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Multiple myeloma (MM) is malignant disease characterized by the clonal proliferation of plasma cells in the bone marrow, leading to anemia, immunosuppression, and other symptoms, that is generally hard to treat. In MM, the immune system is likely exposed to neoplasia-associated neoantigens for several years before the tumor onset. Different types of neoantigens have been identified. Public or shared neoantigens derive from tumor-specific modifications often reported in several patients or across diverse tumors. They are intriguing therapeutic targets because they are frequently observed, and they have an oncogenic effect. Only a small number of public neoantigens have been recognized. Most of the neoantigens that have been identified are patient-specific or "private", necessitating a personalized approach for adaptive cell treatment. It was demonstrated that the targeting of a single greatly immunogenic neoantigen may be appropriate for tumor control. The purpose of this review was to analyze the neoantigens present in patients with MM, and to evaluate the possibility of using their presence as a prognostic factor or as a therapeutic target. We reviewed the most recent literature on neoantigen treatment strategies and on the use of bispecific, trispecific, and conjugated antibodies for the treatment of MM. Finally, a section was dedicated to the use of CAR-T in relapsed and refractory patients.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».