Ruxolitinib Is an Effective Therapy for Ciltacabtagene Autoleucel-Associated Parkinsonism in Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
After ciltacabtagene autoleucel (cilta-cel) in multiple myeloma, 5% of patients can develop parkinsonism, with a high fatality rate. The pathogenesis and optimal therapy of parkinsonism from B-cell maturation antigen chimeric antigen receptor T-cell (CAR T-cell) therapy are unknown. Parkinson's disease occurs from the loss of dopaminergic neurons in the substantia nigra. However, in cilta-cel-associated parkinsonism, dopamine transporter imaging is normal, rendering traditional agents such as carbidopa/levodopa ineffective. Thus, the pathogenesis of cilta-cel-associated parkinsonism and Parkinson's disease is distinct. As CAR T-cell therapy for multiple myeloma is expanding and moving to earlier lines, the need to optimize therapy for parkinsonism, a potentially life-threatening complication, becomes more urgent. This report presents the first documented cases of two patients with immune effector cell-associated hemophagocytic lymphohistiocytosis-like syndrome and cilta-cel-associated parkinsonism, effectively treated with ruxolitinib.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».