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Enregistrement W4413139122 · doi:10.1182/bloodadvances.2024015599

New comorbidity index associated with survival after chimeric antigen receptor T-cell therapy for large B-cell lymphoma

2025· article· en· W4413139122 sur OpenAlexaff
Uri Greenbaum, Hamza Hashmi, Mahmoud Elsawy, Soyoung Kim, Amy Moskop, Temitope Oloyede, Farrukh T. Awan, Veronika Bachanová, Talha Badar, Merav Bar, Pere Barba, Amer Beitinjaneh, Amanda F. Cashen, Bhagirathbhai Dholaria, Umar Farooq, Jessica Foglesong, Siddhartha Ganguly, Peiman Hematti, LaQuisa C. Hill, Michael D. Jain, Tania Jain, Partow Kebriaei, Adam S. Kittai, Frederick L. Locke, Premal Lulla, Joseph P. McGuirk, Elena Mead, Alberto Mussetti, Taiga Nishihori, Amanda Olson, Martina Pennisi, Miguel‐Angel Perales, Praveen Ramakrishnan Geethakumari, Peter A. Riedell, Wael Saber, Roni Shouval, Elizabeth J. Shpall, Margarida Magalhaes‐Silverman, Christopher Strouse, Cameron J. Turtle, Anusha Valluripalli, Kitsada Wudhikarn, Marcelo C. Pasquini, Sairah Ahmed, Mohamed L. Sorror

Notice bibliographique

RevueBlood Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesLegend BiotechPharmacyclicsEurostarsGenentechNational Institutes of HealthJuno TherapeuticsAstellas PharmaSwedish Orphan BiovitrumOmeros CorporationBeiGenePfizerIncytebluebird bioJazz PharmaceuticalsNational Cancer InstituteServierGilead SciencesMoffitt Cancer CenterSociety for Immunotherapy of CancerCidara TherapeuticsCelgeneFred Hutchinson Cancer Research CenterKaryopharm TherapeuticsMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterMassachusetts General HospitalAmgenBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineComorbidityInternal medicineHazard ratioLymphomaDiabetes mellitusGastroenterologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: The cumulative impact of baseline comorbidities on outcomes of chimeric antigen receptor T-cell (CAR-T) therapy is not well established. Therefore, we developed and validated a Cellular Therapy Comorbidity Index (CT-CI) to predict outcomes following CD19-directed CAR-T therapy for large B-cell lymphoma (LBCL). Patients aged 18 or older receiving commercial CAR-T therapy for LBCL during 2017 to 2020 were selected from the Center for International Blood and Marrow Transplant Research registry. Patients were randomly assigned to training or validation cohorts. Comorbidities given weighted scores comprised the CT-CI, which was then validated for overall survival (OS) prognostication. A total of 1916 patients from 97 medical centers were included, with a median age of 64 years (19-91 years). About 70% of patients had comorbidities, such as cardiac disease (12%); diabetes (14%); hepatic dysfunction (mild, 8%; moderate to severe, 2%); psychiatric disturbance (18%); and pulmonary dysfunction (moderate, 15%; severe, 12%). The CT-CI was calculated, stratified patients in 3 categories, and was associated with increased mortality. Patients with higher CT-CI scores had worse OS (CT-CI 1: hazard ratio [HR], 1.37 [95% confidence interval [CI], 1.16-1.62; P < .001]; CT-CI 2: HR, 1.49 [95% CI, 1.17-1.89; P = .001]; CT-CI ≥ 3: HR, 2.55 [95% CI, 1.90-3.42; P< .001]). Higher CT-CI scores predicted treatment-related mortality and relapse. There was no correlation between the CT-CI score and CAR-T-related toxicities. The novel CT-CI score stratifies the effect of patient comorbidities on survival after CAR-T therapy and can be used for clinical decision-making and treatment selection in high-risk populations. However, comorbidities and fear of increased toxicity should not preclude patients from this effective therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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