Bispecific antibodies in the treatment of multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
The treatment paradigm in myeloma is constantly changing. Upfront use of monoclonal antibodies like daratumumab along with proteasome inhibitors (PI)s, and immune modulators (IMiD)s have significantly improved survival and outcomes, but also cause unique challenges at the time of relapse. Engaging immune T cells for tumour cell kill with chimeric antigenic T-cell (CAR T-cell) therapy and bispecific antibodies have become important therapeutic options in relapsed multiple myeloma. Bispecific antibodies are dual antigen targeting constructs that engage the T cells to plasma cells through various target antigens like B-cell membrane antigen (BCMA), G-protein-coupled receptor family C group 5 member D (GPRC5D), and Fc receptor-homolog 5 (FcRH5). These agents have proven to induce deep and durable responses in heavily pre-treated myeloma patients with a predictable safety profile and the ease of off-the-shelf availability. Significant research is ongoing to overcome resistance mechanisms like T cell exhaustion, target antigen mutation or loss and high disease burden. Various trials are also studying these agents as first line options in the newly diagnosed setting. These agents play an important role in the relapsed setting, and efforts are underway to optimize their sequencing in the myeloma treatment algorithm.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».