Clinical Impact of CTLA-4 Single-Nucleotide Polymorphism in DLBCL Patients Treated with CAR-T Cell Therapy
Notice bibliographique
Résumé
FMC63-CAR T cell therapy targeting CD19 protein on malignant B-cells is effective in patients with relapsed or refractory diffuse large B-cell lymphoma (r/r DLBCL), with complete response rates of 43–54%. Common germline variants of the immune-checkpoint regulator CTLA-4 may elicit different responses to CAR-T cell therapy. The CTLA4 gene single-nucleotide polymorphism rs231775 coding threonine or alanine at amino acid position 17 of the CTLA-4 protein was prevalent in 55% of the studied DLBCL patients. In a retrospective comparative analysis of clinical outcome, there were significant differences in CTLA4 A17hom vs. T17Ahet and T17hom carriers with four-year progression-free survival at 77%, 59%, and 30% (p = 0.019), four-year overall survival was 79%, 41%, and 33% (p = 0.049), the relapse rates were 20%, 37%, and 56% (p = 0.025), and the death rates 20%, 54%, and 52% (p = 0.049). Conclusions: CTLA4 rs231775 polymorphism may impact the treatment outcome in FMC63-anti-CD19 CAR-T cell therapy, with an association of the CTLA4 minor allele A17 to favorable treatment outcome.
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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 ».