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Enregistrement W4402499383 · doi:10.1186/s40364-024-00634-5

Updates on CAR T cell therapy in multiple myeloma

2024· review· en· W4402499383 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiomarker Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChimeric antigen receptorMedicineCytokine release syndromeImmunotherapyMultiple myelomaT cellCancer researchImmunologyCancerOncologyInternal medicineImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple myeloma (MM) is a hematological cancer characterized by the abnormal proliferation of plasma cells. Initial treatments often include immunomodulatory drugs (IMiDs), proteasome inhibitors (PIs), and monoclonal antibodies (mAbs). Despite salient progress in diagnosis and treatment, most MM patients typically have a median life expectancy of only four to five years after starting treatment. In recent developments, the success of chimeric antigen receptor (CAR) T-cells in treating B-cell malignancies exemplifies a new paradigm shift in advanced immunotherapy techniques with promising therapeutic outcomes. Ide-cel and cilta-cel stand as the only two FDA-approved BCMA-targeted CAR T-cells for MM patients, a recognition achieved despite extensive preclinical and clinical research efforts in this domain. Challenges remain regarding certain aspects of CAR T-cell manufacturing and administration processes, including the lack of accessibility and durability due to T-cell characteristics, along with expensive and time-consuming processes limiting health plan coverage. Moreover, MM features, such as tumor antigen heterogeneity, antigen presentation alterations, complex tumor microenvironments, and challenges in CAR-T trafficking, contribute to CAR T-cell exhaustion and subsequent therapy relapse or refractory status. Additionally, the occurrence of adverse events such as cytokine release syndrome, neurotoxicity, and on-target, off-tumor toxicities present obstacles to CAR T-cell therapies. Consequently, ongoing CAR T-cell trials are diligently addressing these challenges and barriers. In this review, we provide an overview of the effectiveness of currently available CAR T-cell treatments for MM, explore the primary resistance mechanisms to these treatments, suggest strategies for improving long-lasting remissions, and investigate the potential for combination therapies involving CAR T-cells.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,309
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,181 · 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