Tumor burden quantified by soluble B-cell maturation antigen and metabolic tumor volume determines myeloma CAR-T outcomes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Chimeric antigen receptor T-cell (CAR-T) therapy has emerged as a breakthrough treatment for relapsed and refractory multiple myeloma (RRMM). However, these products are complex to deliver, and alternative options are now available. Identifying biomarkers that can predict therapeutic outcomes is crucial for optimizing patient selection. There is a paucity of data evaluating the utility of both serum soluble B-cell maturation antigen (sBCMA) levels and metabolic tumor volume (MTV) at baseline in patients with RRMM undergoing CAR-T therapy. We identified a cohort of 183 patients with available serum to measure sBCMA and/or pretreatment MTV, derived from positron emission tomography-computed tomography scans obtained per standard of care. Expectedly, high pretreatment levels of sBCMA correlated with other established markers of tumor burden (eg, bone marrow plasma cells and β2 microglobulin) and inflammation and were highly prognostic for CAR-T-related toxicities and inferior progression-free survival (PFS). High MTV values were also associated with shorter PFS and inferior overall survival. The poor correlation observed between these 2 measures prompted evaluation of those with discordant results, identifying that those with low sBCMA and high MTV frequently had low/absent BCMA expression on plasma cells and suboptimal response. Our findings highlight the potential utility of sBCMA and MTV to facilitate more personalized treatment strategies in the management of RRMM eligible for BCMA-directed CAR-T.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».