Open-Label Phase 1/2 Study of Daratumumab-Based Desensitization Before Kidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The safety and benefit of the anti-CD38 monoclonal antibody daratumumab, which induces lysis of antibody-producing plasma cells in sensitized patients prior to kidney transplantation, remain to be determined. Methods A 2-phase (1 and 2), monocentric open-label study was conducted to evaluate the month 6 (M6) safety and efficacy of daratumumab in kidney transplant candidates with calculated panel reactive antibody (cPRA) > 95%. In the first (safety) phase, we used 4-weekly escalating doses of daratumumab. Phase 2 tested desensitization with 8 weekly infusions of 16 mg/kg daratumumab. cPRA 10,000 was calculated considering only human leukocyte antigen (HLA) antibodies with mean fluorescence intensity (MFI) of > 10,000. Results Nine patients were enrolled in phase 1 and 14 in phase 2. Safety analysis showed 4 serious non-treatment-emergent adverse events (non-TEAEs), 36 mild TEAEs, mostly infusion-related reactions, grade 1 and 2 (causing 2 temporary drug discontinuations), but no serious TEAEs. Significant reductions in anti-HLA antibodies were observed at month 3 (M3), with cPRA 10,000 ( P = 0.003), number of anti-HLA ( P < 0.001), maximum MFI (MFI max) ( P = 0.053), and the sum of MFI (MFI sum) ( P < 0.001), with complete return to baseline levels at month 12 (M12). At M6, 46.15% (19.22%–74.87%) and 76.92% (46.19%–94.96%) of patients showed sustained response (1% decrease in cPRA) for cPRA 2000 and 10,000, respectively. At month 1 (M1), immune cells (T-reg, CD8 + TEMRA, CD19 + CD138 + B cells, and NK cells) significantly decreased. At M3, other antibodies decreased significantly, but returned to baseline levels at M12, except for gamma globulins, without any infectious complications. Conclusion The first use of daratumumab in desensitization demonstrated infusion-related adverse (AEs) events and rapid, albeit transient, reductions in anti-HLA antibodies, with less than 40% of durable responders, limiting its potential clinical use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 ».