The bone marrow NK-cell profile predicts MRD negativity in patients with multiple myeloma treated with daratumumab-based therapy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Natural killer (NK) cells are important effector cells in antibody-based immune therapies for multiple myeloma (MM) through antibody-dependent cellular cytotoxicity. Here, we used single-cell transcriptomics, flow cytometry, and functional assays to investigate the bone marrow NK-cell compartment of patients with MM at diagnosis and during treatment. We show reduced proportion of CD16+ cytotoxic NK cells in a subset of patients at diagnosis, which correlated with decreased cytokine production and NK-cell degranulation against MM cells in the presence of the anti-CD38 antibody daratumumab. In line with these findings, a low proportion of CD16+ bone marrow NK cells at diagnosis was associated with a reduced likelihood of achieving measurable (or minimal) residual disease (MRD) negativity after consolidation in patients treated with daratumumab, bortezomib, thalidomide, and dexamethasone in conjunction with autologous stem cell transplantation in the CASSIOPEIA trial. In contrast, NK-cell distribution did not predict MRD negativity in patients treated in the control arm without daratumumab. These findings highlight the impact of the bone marrow NK-cell compartment on therapeutic outcomes in patients with MM receiving immunotherapy with CD38-targeting antibodies.
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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 ».