Progression free survival of myeloma patients who become IFE-negative correlates with the detection of residual monoclonal free light chain (FLC) by mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deeper responses are associated with improved survival in patients being treated for myeloma. However, the sensitivity of the current blood-based assays is limited. Historical studies suggested that normalisation of the serum free light chain (FLC) ratio in patients who were negative by immunofixation electrophoresis (IFE) was associated with improved outcomes. However, recently this has been called into question. Mass spectrometry (MS)-based FLC assessments may offer a superior methodology for the detection of monoclonal FLC due to greater sensitivity. To test this hypothesis, all available samples from patients who were IFE negative after treatment with carfilzomib and lenalidomide-based induction and autologous stem cell transplantation (ASCT) in the Myeloma XI trial underwent FLC-MS testing. FLC-MS response assessments from post-induction, day + 100 post-ASCT and six months post-maintenance randomisation were compared to serum FLC assay results. Almost 40% of patients had discordant results and 28.7% of patients with a normal FLC ratio had residual monoclonal FLC detectable by FLC-MS. FLC-MS positivity was associated with reduced progression-free survival (PFS) but an abnormal FLC ratio was not. This study demonstrates that FLC-MS provides a superior methodology for the detection of residual monoclonal FLC with FLC-MS positivity identifying IFE-negative patients who are at higher risk of early progression.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».