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Enregistrement W4388092089 · doi:10.3390/curroncol30110697

Anti-B Cell Maturation Antigen Chimeric Antigen Receptor T Cell Therapy for the Treatment of AL Amyloidosis and Concurrent Relapsed/Refractory Multiple Myeloma: Preliminary Efficacy and Safety

2023· article· en· W4388092089 sur OpenAlexvenueno aff
Saurav Das, Sikander Ailawadhi, Taimur Sher, Vivek Roy, Andre Fernandez, Ricardo Parrondo

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmyloidosis: Diagnosis, Treatment, Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteSanofiBristol-Myers SquibbPharmacyclicsAmgen
Mots-clésMedicineChimeric antigen receptorMultiple myelomaCytokine release syndromeAmyloidosisRefractory (planetary science)AL amyloidosisInternal medicineOncologyImmunotherapyAntibodyImmunologyImmunoglobulin light chainCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While immunotherapies, such as CAR T therapy and bi-specific antibodies, have revolutionized the treatment of multiple myeloma (MM), patients with AL amyloidosis have been excluded from trials with these agents due to concerns of underlying autonomic, cardiac, and renal dysfunction, leading to potentially fatal toxicities from these therapies. In this communication, we described the outcomes of two patients with AL amyloidosis and concurrent MM with underlying cardiac and/or renal dysfunction who underwent anti-BCMA CAR T cell therapy with ide-cel or cilta-cel, received cytokine release syndrome prophylaxis, and tolerated therapy well with manageable toxicities and achieved a MRD-negative state. We described the preliminary efficacy and safety of CAR T in patients with AL amyloidosis and highlighted the importance of patient selection and medical optimization of cardiac and renal function prior to CAR T.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,297 · 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 non 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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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