Impact of CD34/CD309 expression in circulating endothelial progenitor cells on prognosis and response to bortezomib therapy in multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Multiple myeloma (MM) is a prevalent yet incurable hematologic malignancy. Despite the proven efficacy of proteasome inhibitors in treating MM, resistance to Bortezomib-based treatments persists in a subset of patients. This case control study explores the potential of circulating endothelial progenitor cells (EPCs) as biomarkers for predicting response to Proteasome Inhibitor based therapy combined with Dexamethasone in MM patients. This study was conducted on 105 MM patients receiving bortezomib plus dexamethasone therapy and 90 healthy individuals as a control group. Utilizing 8-color multi-parameter flow cytometry, we assessed the levels of circulating EPCs, identified through CD34 FITC and CD309 PE markers at diagnosis and after one treatment cycle (4 weeks). Our findings revealed that patients exhibiting poor response to therapy showed significantly higher CD34/CD309 values than those with a good response (p < 0.001). The delineation of response based on CD34/CD309 expression was established with a cutoff ≤ 0.9 for percentage (yielding 100% sensitivity and 94.1% specificity) and ≤ 12.5 for absolute value (also with 100% sensitivity and 94.1% specificity). These results underscore the potential of EPC population levels, as quantified by CD34/CD309, to serve as a predictive biomarker for immunomodulatory treatment in MM patients undergoing Proteasome Inhibitor and Dexamethasone therapy.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».