Role of FDG PET/CT in Patients With Lymphoma Treated With Chimeric Antigen Receptor T-Cell Therapy: Current Concepts
Notice bibliographique
Résumé
Chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy is a cellular therapy in which the patient's T cells are enhanced to recognize and bind to specific tumor antigens. CAR T-cell therapy was initially developed for the treatment of leukemia, but its current main indication is the treatment of relapsed or refractory non-Hodgkin lymphoma. FDG PET/CT plays a fundamental role in the diagnosis, staging, therapy response assessment, and recurrence evaluation of patients with metabolically active lymphoma. Consistent with the examination's role in lymphoma management, FDG PET/CT is also the imaging modality of choice to evaluate patients before and after CAR T-cell therapy, and evidence supporting its utility in this setting continues to accumulate. In this article, we review current concepts in CAR T-cell therapy in patients with lymphoma, emphasizing the critical role of FDG PET/CT before and after therapy. A framework is presented that entails performing FDG PET/CT at four time points over the course of CAR T-cell therapy: pretherapy at baseline at the time of decision to administer CAR T-cell therapy and after any bridging therapies and posttherapy 1 and 3 months after infusion. PET parameters assessed at these time points predict various patient outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».