Combination Therapy With Asciminib and Ponatinib as a Bridge to Brexucabtagene Autoleucel and Maintenance in a Patient With Relapsed Refractory Philadelphia Positive B-Cell Acute Lymphoblastic Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Tyrosine kinase inhibitors (TKIs) have changed the prognosis of Philadelphia-positive B-cell acute lymphoblastic leukemia (ALL); however, relapsed and refractory disease after multiple TKIs continues to be a clinical challenge. Brexucabtagene autoleucel (brexu-cel) is a novel FDA-approved therapy for relapsed and refractory ALL. Given the lengthy manufacturing time, bridging therapy is commonly employed prior to brexu-cel. Here we describe a case of a 75-year-old Hispanic male patient with relapsed/refractory Philadelphia-positive B-cell ALL with extramedullary disease involving abdominal lymph nodes and skin. He was initially treated with chemotherapy in combination with imatinib, and later received dasatinib and subsequently blinatumomab and nilotinib. As the patient progressed, he received ponatinib with low-dose salvage chemotherapy and did not show kinase domain mutation. In a final effort, a novel combination of ponatinib with asciminib was used as a bridge therapy before brexu-cel and later as maintenance therapy after brexu-cel. This novel combination was able to control disease prior to brexu-cel for 2 months and maintained remission for at least 10 months. This report shows that the novel combination of ponatinib and asciminib is tolerable and effective as a bridge and maintenance therapy after brexu-cel.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».