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Enregistrement W4410821212 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.7028

Postmarketing safety profile of chimeric antigen receptor (CAR) T cell therapies in diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL): Analysis of real-world (RW) AE reporting from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS).

2025· article· en· W4410821212 sur OpenAlexaff
Matthew A. Lunning, Marcela V. Maus, Moataz Ellithi, Farah Toron, Robert Braun, Lin Wang, Pearl Wang, Maxwell Jones, Magdi Elsallab

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensEVERSANA (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChimeric antigen receptorMedicineSafety profileAdverse effectLymphomaAdverse Event Reporting SystemPostmarketing surveillanceDiffuse large B-cell lymphomaPharmacovigilanceOncologyAntigenInternal medicineCancer researchImmunologyCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

7028 Background: CAR T cell therapies have emerged as effective treatment options with deep and durable responses in patients (pt) with DLBCL. Although efficacy and safety data from clinical trials are usually used for drug approval, potentially relevant AEs may not be captured due to limited study follow-up and population. Surveillance databases like FAERS can further characterize safety of therapeutic biologics by capturing RW AEs. We aimed to characterize the safety profile of CAR T cell therapies in the DLBCL population using FAERS. Methods: FAERS was used to identify AEs in pt with DLBCL treated with 2 commercially available CAR T cell therapies, lisocabtagene maraleucel (liso-cel) or axicabtagene ciloleucel (axi-cel). AEs of interest were cytokine release syndrome (CRS), neurological events (NE), hemophagocytic lymphohistiocytosis (HLH), cytopenia, and infections. The primary analysis examined all case reports from Q4 2017 to Q3 2024, the latest available quarterly release. Two sensitivity analyses adjusting for differences in follow-up after FDA approvals were performed: (1) AEs reported any time after liso-cel FDA approval (02/05/2021), which is later, and (2) AEs reported within 2 years of FDA approval for each CAR T cell therapy. Disproportionality analysis compared relative frequency of AEs. Reporting odds ratios (ROR) and 95% CIs were used to identify significant differences in AEs between treatments (ie, 95% CI did not cross 1). An ROR > 1 indicated higher event frequency for axi-cel vs liso-cel. Results: From Q4 2017 to Q3 2024, 3251 AE reports in pt with DLBCL were associated with liso-cel (n = 232) or axi-cel (n = 3019). In disproportionality analysis, axi-cel had significantly higher ROR for CRS (1.48; 95% CI, 1.13–1.93), NE (1.61; 1.23–2.11), and cytopenia (2.45; 1.41–4.24) than liso-cel. Considering limitations of underreporting and incomplete information inherent in FAERS, no statistically significant difference can be inferred for infections (1.36; 95% CI, 0.75–2.48), seizures (1.36; 0.42–4.40), and HLH (1.18; 0.36–3.83). Observed trends were consistent in both sensitivity analyses, where reporting frequencies remained significantly higher with axi-cel vs liso-cel for CRS (1.60; 95% CI, 1.17–2.17 and 2.02; 1.37–2.98), NE (1.59; 1.18–2.15 and 2.04; 1.39–3.00), and cytopenia (2.00; 1.11–3.60 and 2.60; 1.24–5.46), after adjusting for differences in follow-up durations. Conclusions: This retrospective analysis of FAERS, using spontaneous safety reporting data after approval and broader population beyond clinical trials, demonstrated a favorable RW safety profile for liso-cel vs axi-cel for CRS, NE, and cytopenia. These findings provide valuable insights into the safety profile of CAR T cell therapies in DLBCL to inform clinical decision-making and pt management.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,373 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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