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Enregistrement W4389247484 · doi:10.1182/blood-2023-181181

Predictors of Cytokine Release Syndrome and Neurotoxicity in Patients with Large B-Cell Lymphoma and Their Impact on Survival

2023· article· en· W4389247484 sur OpenAlexaff
Roni Shouval, Christopher Strouse, Soyoung Kim, Temitope Oloyede, Sairah Ahmed, Farrukh T. Awan, Veronika Bachanová, Talha Badar, Pere Barba, Amer Beitinjaneh, Amanda F. Cashen, Bhagirathbhai Dholaria, Mahmoud Elsawy, Siddhartha Ganguly, Praveen Ramakrishnan Geethakumari, Uri Greenbaum, Hamza Hashmi, LaQuisa C. Hill, Michael D. Jain, Tania Jain, Partow Kebriaei, Adam S. Kittai, Frederick L. Locke, Premal Lulla, Elena Mead, Joseph P. McGuirk, Alberto Mussetti, Taiga Nishihori, Amanda Olson, Martina Pennisi, Miguel‐Angel Perales, Peter A. Riedell, Wael Saber, Abu‐Sayeef Mirza, Margarida Magalhaes‐Silverman, Elizabeth J. Shpall, Mohamed L. Sorror, Kitsada Wudhikarn, Cameron J. Turtle, Marcelo C. Pasquini, Amy Moskop

Notice bibliographique

RevueBlood · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEurostarsLegend BiotechPharmacyclicsAptitude HealthDaiichi Sankyo EuropeNational Cancer InstituteGilead SciencesServierJuno TherapeuticsAstellas PharmaSwedish Orphan BiovitrumOmeros CorporationBeiGeneIncyteCTI Biopharmabluebird bioJazz PharmaceuticalsFred Hutchinson Cancer Research CenterKaryopharm TherapeuticsAtara BiotherapeuticsMassachusetts General HospitalLeukemia and Lymphoma SocietyKite PharmaSociety for Immunotherapy of CancerAstraZenecaCidara TherapeuticsMorphoSysCelgeneEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbAmgen
Mots-clésMedicineCytokine release syndromeInternal medicineProportional hazards modelOncologyCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Autologous CAR-T therapy targeting CD19 is an effective treatment for relapsed or refractory large B-cell lymphoma (LBCL). However, morbidity and mortality related to CAR-T toxicity remain significant concerns. This study aims to evaluate the patterns, risk factors, and implications of cytokine release syndrome (CRS) and immune effector cell-associated neurotoxicity syndrome (ICANS) following CD19-CAR-T therapy in LBCL. Methods: This retrospective analysis includes 1916 LBCL patients treated with CD19-CAR-T cell therapy (axicabtagene-ciloleucel [axi-cel] 75% and tisagenlecleucel 25%) between 2018 and 2020 and reported to the Center for International Blood and Marrow Transplant Research (CIBMTR). Patient demographics, baseline characteristics, treatment-related variables, and clinical outcomes were collected. The incidence, severity and timing of onset of CRS and ICANS (according to median time to onset) were analyzed, factors associated with these outcomes and their impact on overall survival as time dependent covariates were done using Cox Regression multivariate analyses. Results: The median age of the patients was 64 years, with a majority having a Karnofsky performance status (KPS) below 90% (61%) and not receiving bridging therapy (67%). CRS was observed in 75.1% of patients, with 9% experiencing severe CRS (grades ≥ 3). Similarly, 43% of patients experienced ICANS, with 20% having severe ICANS (grade ≥ 3). The median time to toxicity was shorter for CRS (4 days) compared to ICANS (7 days). Nearly all the patients who developed ICANS also experienced CRS (98%; ), and the correlation between these two events and respective severities are shown in the Figure 1a. In the multivariate analyses, factors associated with development of CRS were gender (women, Odds ratio [OR] 1.39, 95% confidence interval [CI] 1.10- 1.76, p=0.006), high LDH at time of infusion (OR 1.56; 95% CI 1.22 - 2.00, p=0.002) and product (axi-cel OR 4.60, 95% CI 3.56 -5.81, p<0.001). Factors associated with the development of ICANS included age (> 65 years, OR 1.83; 1.50-2.24, p<0.001), KPS (<80%, OR 2.48; 1.88-3.27, p<0.001), disease status at infusion (treatment resistant disease, OR 1.98; 1.09-3.58, p=0.024; and untreated relapse OR 2.62, 1.35-5.10, p=0.004) and product (axi-cel, OR 5.85; 4.47-7.64, p<0.0001). Factors associated with severe and early onset CRS and ICANS are listed in the table below. The median follow-up of 14.2 months, the estimated 12-month overall survival, progression-free survival (PFS), and treatment-related mortality were 61.6% (95% CI: 59.4-63.9), 42.2% (39.9-44.5), and 4.3% (3.4-5.3), respectively. Overall CRS, early onset CRS and overall ICANS were not associated with higher mortality, however grade >3 CRS (HR 1.79; 1.41-2.28, p<0.001), grade >3 ICANS (hazard ratio [HR] 1.34; 95% CI 1.13-1.59, p=0.002) and early onset ICANS (<7 days, HR 1.23; 1.05-1.44, p=0.01) were associated with higher mortality. The impact of severe CRS on survival are shown in the landmark analysis at 30 days from infusion in the figure 1B. Conclusion: In the largest analysis of CD19-CAR-T cell therapy toxicities to date, we observed a high burden of CRS and ICANS among LBCL patients. The CAR T cell product type was consistently associated with higher incidence, shorter onset and higher severity of both toxicities. High LDH, older age and low performance score also influence the severity and onset of these outcomes. Additionally, patients who developed higher grades of CRS/ICANS and earlier onset ICANS had a higher mortality, stressing the need to develop novel strategies to mitigate the incidence and optimize management of these patients to improve their outcomes.

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

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
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