MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412914018 · doi:10.3390/curroncol32080418

BCMA CAR-T: From Multiple Myeloma to Light-Chain Amyloidosis

2025· review· en· W4412914018 sur OpenAlexaffvenue
Ellen Lewis, Victor H. Jimenez‐Zepeda

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensInstitute of Cancer ResearchOccupational Cancer Research CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlasma cell dyscrasiaAmyloidosisAL amyloidosisMultiple myelomaContext (archaeology)TolerabilityOncologyPlasma cellImmunoglobulin light chainInternal medicineImmunologyAdverse effectAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Light-chain (AL) amyloidosis is a rare clonal plasma cell disorder that, if left untreated, carries a high risk of organ damage and mortality. Due to the rarity of the disease and the vulnerability of affected organ systems, treatment requires significant caution and nuance. As a plasma cell dyscrasia, AL amyloidosis treatment regimens are often adapted from those used for related disorders, particularly multiple myeloma. Despite substantial progress in research and drug development, optimal treatment strategies for relapsed/refractory (RR) AL amyloidosis remain unclear, and no FDA-approved therapies currently exist for this setting. B-cell maturation antigen (BCMA) has emerged as a promising immunotherapy target, with associated drug classes including antibody-drug conjugates, bispecific antibodies, and CAR-T cell therapies. These therapies have been extensively studied in relapsed/refractory multiple myeloma (RRMM) and are now being explored in the context of RR AL amyloidosis. This review summarizes the current literature on the efficacy and tolerability of BCMA-directed therapies in AL amyloidosis, with a particular emphasis on CAR-T cell therapy and offers comparisons to outcomes observed in RRMM.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent OncologyMême sujetChronic Myeloid Leukemia TreatmentsTravaux en français237 207