Low-Frequency PPM1D Gene Mutations Affect Treatment Response to CD19-Targeted CAR T-Cell Therapy in Large B-Cell Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Chimeric antigen receptor T (CAR T)-cell therapy has become a standard treatment option for patients with relapsed or refractory diffuse large B-cell lymphoma (r/r DLBCL). Mutations in the PPM1D gene, a frequent driver alteration in clonal hematopoiesis (CH), lead to a gain of function of PPM1D/Wip1 phosphatase, impairing p53-dependent G1 checkpoint and promoting cell proliferation. The presence of PPM1D mutations has been correlated with reduced response to standard chemotherapy in lymphoma patients. In this study, we analyzed the impact of low-frequency PPM1D mutations on the safety and efficacy of CD19-targeted CAR T-cell therapy in a cohort of 85 r/r DLBCL patients. In this cohort, the prevalence of PPM1D gene mutations was 20% with a mean variant allele frequency (VAF) of 0.052 and a median VAF of 0.036. CAR T-induced cytokine release syndrome (CRS) and immune effector cell-associated neuro-toxicities (ICANS) occurred at similar frequencies in patients with and without PPM1D mutations. Clinical outcomes were globally worse in the PPM1D mutated (PPM1Dmut) vs. PPM1D wild type (PPM1Dwt) subset. While the prevalent treatment outcome within the PPM1Dwt subgroup was complete remission (56%), the majority of patients within the PPM1Dmut subgroup had only partial remission (60%). Median progression-free survival (PFS) was 3 vs. 12 months (p = 0.07) and median overall survival (OS) was 5 vs. 37 months (p = 0.004) for the PPM1Dmut and PPM1Dwt cohort, respectively. Our data suggest that the occurrence of PPM1D mutations in the context of CH may predict worse outcomes after CD19-targeted CAR T-cell therapy in patients with r/r DLBCL.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».