Antibody-drug conjugates, bispecific antibodies and CAR-T cells therapy in multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Modern immunotherapy approaches are revolutionizing the treatment scenario of relapsed/refractory (RR) multiple myeloma (MM) patients, providing an opportunity to reach deep level of responses and extend survival outcomes. AREAS COVERED: Antibody-drug conjugates (ADCs) and T-cell redirecting treatments, including bispecific antibodies (BsAbs) and chimeric antigen receptor (CAR) T cells therapy, have been recently introduced in the treatment of RRMM. Some agents have already received regulatory approval, while newer constructs, novel combinations, and applications in earlier lines of therapy are currently being explored. This review discusses the current landscape and possible development of ADCs, BsAbs and CAR-T cells immunotherapies. EXPERT OPINION: ADCs, BsAbs, and CAR-T therapy have demonstrated substantial activity in heavily pretreated, triple-class exposed (TCE) MM patients, and T-cell redirecting treatments represent new standards of care after third (European Medicines Agency, EMA), or fourth (Food and Drug Administration, FDA), line of therapy. All these three immunotherapies carry advantages and disadvantages, with different accessibility and new toxicities that require appropriate management and guidelines. Multiple on-going programs include combinations therapies and applications in earlier lines of treatment, as well as the development of novel agents or construct to enhance potency, reduce toxicity and facilitate administration. Sequencing is a challenge, with few data available and mechanisms of resistance still to be unraveled.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».