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Enregistrement W4380078645 · doi:10.1002/hon.3164_355

Rituximab combined with chemotherapy and acalabrutinib prior to autologous stem cell transplantation in mantle cell lymphoma: The Rectangle Trial

2023· article· en· W4380078645 sur OpenAlexaffabout
Diego Villa, Jean-François Larouche, Matthew C. Cheung, Mary‐Margaret Keating, Katherine Zukotynski, R. Petter Tonseth, Samantha Mayo, Rob C. Laister, David W. Scott, John Kuruvilla

Notice bibliographique

RevueHematological Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreQueen Elizabeth II Health Sciences CentreHealth Sciences CentreUniversity Health NetworkUniversity of TorontoDalhousie UniversitySunnybrook Health Science CentreHôpital de l'Enfant-JésusBC Cancer AgencyCentre hospitalier universitaire de QuébecMcMaster UniversitySpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésMantle cell lymphomaIbrutinibMedicineRituximabInternal medicineAutologous stem-cell transplantationOncologyTransplantationDiffuse large B-cell lymphomaSurgeryChemotherapyLymphomaLeukemiaChronic lymphocytic leukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: In the European MCL Network Triangle study the addition of ibrutinib to frontline rituximab-containing chemotherapy and subsequent maintenance therapy improved failure-free survival in young, fit patients with mantle cell lymphoma (MCL). Ibrutinib was administered with R-CHOP, but not with R-DHAP, during the induction phase. Continuous, uninterrupted Bruton Tyrosine Kinase (BTK) inhibition could maximize the benefit of front-line therapy given that responses develop over time. Acalabrutinib is a second generation BTK inhibitor with less off-target inhibition than ibrutinib. We hypothesize that combining continuous acalabrutinib with R-CHOP may result in a tolerable, outpatient, highly active regimen producing favorable outcomes. Methods: NCT04566887 is a phase II, non-randomized, single-arm study conducted across 5 academic centres in Canada. Patients ≥18 years of age with previously untreated MCL, ECOG performance status 0–2, adequate organ function and considered fit for autologous stem cell transplantation (ASCT) were included. Patients received 6 cycles of R-CHOP at standard doses plus acalabrutinib 100 mg twice per day orally. Responding patients proceeded with ASCT and maintenance rituximab and acalabrutinib for a total of 2 years. The primary endpoint was the complete response (CR) rate after 6 cycles of induction with centrally reviewed PET/CT using the Lugano Criteria. The total sample size is n = 54. We present the results of a preplanned interim analysis when the first 24 subjects completed response assessments after 6 cycles of induction. The study would be terminated if <15/24 patients achieved a CR. Results: The median age was 60 years (range 38–69), 16 (67%) were male, 23 (96%) had performance status 0–1, 19 (79%) Ann Arbor stage IV, 19 (79%) bone marrow involvement, 4 (17%) high risk MIPI, 3 (13%) blastoid/pleomorphic morphology, 7 (29%) Ki67 ≥30%. All patients completed 6 cycles of induction and proceeded to ASCT. The overall response rate was 100%, and 19 (79%) patients achieved a CR. Baseline high-risk MIPI and Ki67 70%; biopsy at relapse TP53 positive by immunohistochemistry (IHC), Baseline intermediate risk MIPI and Ki67 60%; biopsy at relapse with pleomorphic morphology, TP53 positive by IHC, Ki67 100%, Baseline high risk MIPI, Ki67 ≥30%, and blastoid morphology. Table 1 lists adverse events (AE) during the 6 cycles of induction. There were no grade 5 AE. Most infections were respiratory including 1 case with mild COVID-19. Conclusions: Acalabrutinib + R-CHOP is associated with a 79% CR rate with low rates of grade 3–4 AE expected for this combination. The study is ongoing, with expected full accrual by April 2023. The research was funded by: This investigator-initiated trial was funded by AstraZeneca. Keywords: combination therapies, indolent non-Hodgkin lymphoma, molecular targeted therapies Conflicts of interests pertinent to the abstract. D. Villa Consultant or advisory role: AstraZeneca, Janssen, BeiGene, Kite/Gilead, BMS/Celgene, Merck, Abbvie, Roche Honoraria: AstraZeneca, Janssen, BeiGene, Kite/Gilead, BMS/Celgene, Merck, Abbvie, Roche Research funding: AstraZeneca, Roche (research funding to the institution) D. Scott Consultant or advisory role: Abbvie, AstraZeneca, Incyte Research funding: Janssen, Roche Other remuneration: Patents using gene expression to subtype aggressive lymphoma, including one licensed to Veracyte J. Kuruvilla Research funding: AstraZeneca (to the institution)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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