A Case Report Supporting the Use of Teclistamab in Multiple Myeloma With CNS Involvement
Notice bibliographique
Résumé
Central nervous system involvement in multiple myeloma (MM-CNS) is a condition with poor prognosis and no clear treatment options. Standard regimens, including proteasome inhibitors (PIs) and immunomodulatory (IMiD) agents, provide minimal benefit in this setting, highlighting the need for novel therapies. Teclistamab, a bispecific T-cell engager (BiTE) targeting B-cell maturation agent (BCMA) and CD3, has demonstrated robust systemic activity in heavily pretreated MM but its role in CNS disease remains undefined, as patients with CNS involvement have been excluded from pivotal trials. We present the case of a 62-year-old female with high-risk MM who developed extensive leptomeningeal myelomatosis following multiple lines of therapy including autologous transplantation, PI- and IMiD-based regimens, and palliative radiotherapy. Upon presentation with confusion, aphasia, and ataxia, MRI revealed diffuse leptomeningeal enhancement. The patient elected to proceed with teclistamab therapy. Following two cycles, she achieved a very good partial serologic response and MRI demonstrated marked radiologic improvement with resolution of cerebellar nodularity and sulcal enhancement. However, functional recovery was not observed, and the treatment was discontinued after three cycles due to clinical decline and infectious complications. She subsequently transitioned to supportive care and passed away 1 month later. This case report documents one of the first reports of teclistamab demonstrating radiologic improvement in leptomeningeal disease in MM-CNS. While the patient's overall outcome was poor, the observed CNS response supports the biologic plausibility of BiTE penetration and activity in the CNS. These findings suggest the urgent need for prospective studies of BCMA-directed bispecific antibodies in MM-CNS, as well as earlier intervention prior to functional decline.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».