Timing Genomic Antigen Loss in Multiple Myeloma Treated with T Cell–Redirecting Immunotherapies
Notice bibliographique
Résumé
Genomic antigen loss is a recurring mechanism of resistance to chimeric antigen receptor T-cell (CAR-T) and T-cell engagers (TCE) in relapsed/refractory multiple myeloma (RRMM). Yet, it remains unclear whether these events are acquired under treatment or merely selected from preexisting, undetectable clones. By leveraging chemotherapy mutational signatures as temporal barcodes within whole-genome sequencing data, we could time genomic antigen escape in 4 of 11 patients with RRMM. In all cases, the biallelic loss was driven by genomic events acquired after exposure to BCMA- and GPCR5D-targeted CAR-T/TCE and not present at baseline. Longitudinal digital PCR analysis corroborated that resistance mutations were undetectable at therapy initiation but emerged preceding relapse. Among 752 newly diagnosed patients, only 2.7% and 9% had monoallelic inactivation of TNFRSF17 and GPCR5D, respectively, with no biallelic loss. Our findings suggest limited utility of mutational screening prior to CAR-T/TCE while underscoring the importance of dynamic surveillance during therapy. SIGNIFICANCE: Multiple myeloma has been demonstrated to recurrently develop resistance to T-cell redirection via genomic antigen escape. By leveraging chemotherapy mutational signatures, we demonstrate that somatic antigen-escape mechanisms are uniformly acquired following treatment initiation and not selected from among preexisting clones, emphasizing the importance of dynamic longitudinal surveillance for their emergence. See related commentary by Kauer et al., p. 532.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».