Developing CAR‐T‐sparing Radiotherapy ‐ early dosimetric results
Notice bibliographique
Résumé
Background/objective: Radiotherapy (RT) is an effective treatment for residual lymphoma following CD19 chimeric antigen receptor T-cell (CAR-T) therapy. However, there are concerns regarding the potential effect of RT on CAR-T, particularly early after infusion. We initiated a prospective protocol to explore the effect of different RT planning parameters and techniques on dose to the blood, and thus CAR-T cells, in order to develop a “CAR-T sparing RT” for early RT after CAR-T therapy. Methods: We analysed 33 RT treatment plans for 11 lesions in 7 patients. Each lesion was planned 3 times; (1) a conventional plan using volumetric modulated arc therapy (VMAT) technique, (2) a plan with optimisation for blood vessels in the region as well as blood-rich organs and bone marrow, and (3) same as plan 2 but delivered with Flattening Filter-Free (FFF) beams to increase dose rate. Plans were compared with regards to planning target volume (PTV) coverage, dose homogeneity, organs at risk (OAR) doses including blood vessels, dose rate and beam-on time. Results: Using CAR-T sparing techniques, the mean dose to major blood vessels was reduced by a mean of 12% compared to the conventional VMAT plan. The beam-on time was reduced by a mean of 60% due to the increase in dose rate. The blood-rich organ doses were not significantly affected. There was no detrimental effect on the overall quality of plans in terms of PTV coverage and dose homogeneity. The effect of different planning measures employed varied in different cases depending on the PTV volume, the anatomical location, and the proximity of blood vessels. Examples of clinical cases will be presented in the meeting. Conclusion: Reduction of radiation dose to the blood is possible using a variety of technical adjustments as well as reduction of the beam-on time. Further work continues to understand the relative contribution of the individual parameters and optimise RT in the post-CAR-T setting. Keywords: Aggressive B-cell non-Hodgkin lymphoma, Cellular therapies, Radiation Therapy Conflicts of interests pertinent to the abstract. N. G. Mikhaeel Honoraria: Gilead, Educational meeting honoraria, Oct 2022
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».