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Enregistrement W4410822970 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.e19049

Matching-adjusted indirect comparison (MAIC) of lisocabtagene maraleucel (liso-cel) versus axicabtagene ciloleucel (axi-cel) and tisagenlecleucel (tisa-cel) for treatment of third-line or later (3L+) R/R follicular lymphoma (FL): Update with 24 months of liso-cel follow-up (FU).

2025· article· en· W4410822970 sur OpenAlexaff
Alexander P. Boardman, Juan Luis Reguera, Pearl Wang, Jenna Ellis, Merav Bar, Jinender Kumar, Thalia A. Farazi, Alejandro Martı́n, Koji Izutsu

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensEVERSANA (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFollicular lymphomaInternal medicineSecond lineOncologyLymphomaFirst line

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e19049 Background: Liso-cel, axi-cel, and tisa-cel are FDA-approved chimeric antigen receptor T cell therapies for 3L+ R/R FL, but no head-to-head comparisons have been conducted. A previous MAIC (Boardman AP, et al. Blood 2024) with median FUs of 19.3 mo for liso-cel, 24.4 mo for axi-cel, and 16.85 mo for tisa-cel found liso-cel had a higher CR rate and similar ORR, PFS, and duration of response (DOR) versus axi-cel and tisa-cel. Here, we present updated results with longer FU for all 3 therapies, including additional comparisons of OS and time to next treatment (TTNT). Methods: MAICs estimated population-adjusted relative treatment effects for liso-cel (TRANSCEND FL; data cutoff for independent review committee [IRC]–assessed and investigator [INV]-assessed outcomes and safety was 10 Jan 2024; median FU, 30.0 mo) versus axi-cel (ZUMA-5; data cutoffs were 14 Sep 2020 [IRC-assessed outcomes and safety] and 31 Mar 2022 [INV-assessed outcomes]; median FU, 24.4 mo and 41.7 mo, respectively) and tisa-cel (ELARA; data cutoffs were 29 Mar 2021 [safety] and 29 Mar 2022 [IRC-assessed outcomes]; median FU, 16.6 and 28.9 mo, respectively). Baseline characteristics and outcomes in TRANSCEND FL were redefined to align with ZUMA-5 and ELARA. TRANSCEND FL data were weighted by a method-of-moments propensity score model. Response ratios (RR) or HRs with corresponding 95% CIs were used to compare response, time-to-event, and safety outcomes. Results: Comparing IRC-assessed outcomes with axi-cel, liso-cel showed a higher CR rate (RR, 1.26; 95% CI, 1.09–1.45) and a similar ORR (RR, 1.06; 95% CI, 1.00–1.12). Liso-cel also exhibited comparable DOR (HR, 1.21; 95% CI, 0.54–2.75), PFS (HR, 1.13; 95% CI, 0.50–2.53), and OS (HR, 0.51; 95% CI, 0.13–2.00). INV-assessed outcomes demonstrated a higher CR rate for liso-cel and similar ORR. Further, liso-cel showed numerically favorable DOR (HR, 0.83; 95% CI, 0.41–1.67), PFS (HR, 0.76; 95% CI, 0.38–1.54), OS (HR, 0.63; 95% CI, 0.20–1.97), and TTNT (HR, 0.51; 95% CI, 0.22–1.19). Comparing liso-cel with tisa-cel based on IRC-assessed outcomes, liso-cel had a higher CR rate (RR, 1.37; 95% CI, 1.08–1.72) and a comparable ORR (RR, 1.10; 95% CI, 0.96–1.25), DOR (HR, 0.95; 95% CI, 0.38–2.38), PFS (HR, 0.86; 95% CI, 0.38–1.95), OS (HR, 0.81; 95% CI, 0.20–3.28), and TTNT (HR, 0.88; 95% CI, 0.31–2.46). Safety analysis results were consistent with the previously reported MAIC publication. Conclusions: After incorporating longer FU data and adjusting for population differences, liso-cel had a higher CR rate versus axi-cel and tisa-cel, and comparable or numerically favorable ORR, DOR, PFS, OS, and TTNT. Liso-cel had a more favorable safety profile versus axi-cel and a similar safety profile compared with tisa-cel. Clinical trial information: NCT04245839 , NCT03105336 , NCT03568461 .

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,009
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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