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Enregistrement W4399052293 · doi:10.1101/2024.05.22.595383

Timing antigenic escape in multiple myeloma treated with T-cell redirecting immunotherapies

2024· preprint· en· W4399052293 sur OpenAlexaff
Marios Papadimitriou, Sungwoo Ahn, Benjamin Diamond, Holly Lee, John A. McIntyre, Marietta Truger, Michael Durante, Bachisio Ziccheddu, Ola Landgren, Leo Rasche, Nizar J. Bahlis, Paola Neri, Francesco Maura

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteSylvester Comprehensive Cancer Center, University of Miami Health SystemsTow Foundation
Mots-clésMultiple myelomaImmunotherapyAntigenImmune escapeImmunologyCancer researchBiologyImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent data highlight genomic events driving antigen escape as a recurring cause of chimeric antigen receptor T-cell (CAR-T) and bispecific T-cell engager (TCE) resistance in multiple myeloma (MM). Yet, it remains unclear if these events, leading to clonal dominance at progression, result from acquisition under treatment selection or selection of pre-existing undetectable clones. This differentiation gains importance as these immunotherapies progress to earlier lines of treatment, prompting the need for innovative diagnostic testing to detect these events early on. By reconstructing phylogenetic trees and exploring chemotherapy mutational signatures as temporal barcodes in 11 relapsed refractory MM patients with available whole genome sequencing data before and after CART/TCE treatment, we demonstrated that somatic antigen escape mechanisms for BCMA- and GPRC5D-targeting therapies are acquired post-diagnosis, likely during CART/TCE treatment. Longitudinal tracking of these mutations using digital PCR in 4 patients consistently showed that genomic events promoting antigen escape were not detectable during the initial months of therapy but began to emerge nearly 1 year post therapy initiation. This finding reduces the necessity for a diagnostic panel to identify these events before CART/TCE. Instead, it underscores the importance of surveillance and identifying patients at higher risk of acquiring these events.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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