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Enregistrement W4415668968 · doi:10.1016/j.htct.2025.104823

DARATUMUMAB + BORTEZOMIB, LENALIDOMIDE, AND DEXAMETHASONE (DVRD) VS VRD IN TRANSPLANT-INELIGIBLE (TIE)/TRANSPLANT-DEFERRED (TD) NEWLY DIAGNOSED MULTIPLE MYELOMA (NDMM): PHASE 3 CEPHEUS TRIAL CYTOGENETIC SUBGROUP ANALYSIS

2025· article· en· W4415668968 sur OpenAlexaff
NJ Bahlis, S. Z. Usmani, Thierry Façon, Sonja Zweegman, C Venner, Marc Braunstein, Luděk Pour, Josep Martí, Ângelo Maiolino, V Hungria

Notice bibliographique

RevueHematology Transfusion and Cell Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensInstitute of Cancer ResearchUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDaratumumabPost-hoc analysisSubgroup analysisOverall survivalMultiple myelomaDexamethasoneRandomized controlled trialPost hoc

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In CEPHEUS, DVRd significantly improved overall MRD negativity (MRD neg + ≥CR) and sustained MRD neg rates and PFS in patients (pts) with TIE/TD NDMM. In this post hoc analysis, we report outcomes in cytogenetic risk subgroups. To gain additional insight into those patients who had long-term clinical benefit ≥5 years after a single cilta-cel infusion, we conducted a post hoc analysis. We report OS, ≥5-year progression-free outcomes, associated biomarkers, and safety from CARTITUDE-1, with 61.3-month median follow-up. Pts with TIE/TD NDMM were randomized 1:1 to DVRd or VRd. High-risk (HiR) cytogenetic abnormalities (HRCAs) were assessed by FISH. HiR was ≥1 of: del(17p); t(4;14); t(14;16). Revised HiR (R-HiR) was ≥1 of above or gain (3 copies) or amp(1q) (≥4 copies). Standard risk (SR) was 0 HRCAs; revised SR (R-SR) was 0 revised HRCAs. Additional risk groups included: gain or amp(1q) + other HRCAs; 1 and ≥2 revised HRCAs. We assessed overall MRD neg rate, sustained MRD neg, ≥CR rate, and PFS. We reported all MRD neg rates at 10-5 unless noted. Of 395 randomized pts (DVRd, n = 197; VRd, n = 198), 298 had SR (DVRd, n = 149; VRd, n = 149) and 52 HiR (DVRd, n = 25; VRd, n = 27). 184 pts had R-SR (DVRd, n = 94; VRd, n = 90) and 167 R-HiR (DVRd, n = 83; VRd, n = 84). At median 58.7-month (mo) follow-up, overall MRD neg rate was higher with DVRd vs VRd in SR (64% vs 38%; P < 0.0001) and R-SR pts (68% vs 38%; P < 0.0001). Rates by treatment (tx) arm in HiR (48% vs 56%; P = 0.7816) and R-HiR pts (55% vs 45%; P = 0.2169) were comparable. DVRd improved ≥1-year (y) sustained MRD neg rate vs VRd in SR (51% vs 26%; P < 0.0001) and R-SR pts (54% vs 24%; P < 0.0001). Sustained MRD neg rates by tx arm were comparable in HiR (40% vs 37%; P = 1.0000) and R-HiR pts (43% vs 30%; P = 0.0782). PFS was improved with DVRd vs VRd in SR (HR = 0.61 [95% CI, 0.41–0.91]; P = 0.01) and R-SR (HR = 0.54 [95% CI, 0.32–0.91]; P = 0.01) pts and was comparable by tx arm in HiR (HR = 0.88 [95% CI, 0.48–1.84]; P = 0.73); and R-HiR HR = 0.73[95% CI, 0.46–1.15]; P = 0.17; pts (), including in MRD neg pts (R-SR: (HR = 0.63 [95% CI, 0.26–1.52]; P = 0.30); R-HiR: HR = 0.71 [95% CI, 0.32–1.58]; P = 0.39. Gain(1q)+otherHRCAs HR = 0.80[95% CI, 0.45–1.42]; P = 0.044; Amp(1q)+other HRCAs HR = 0.97 [95% CI, 0.38–2.47]; P = 0.95. 1 revised HRCA HR = 0.63[95% CI, 0.37–1.09]; P = 0.09; ≥2 revised HRCA (HR = 1.01[95% CI, 0.42–2.44]; P = 0.98) Remaining outcomes, including rates of ≥CR, ≥2-y sustained MRD neg, and overall and ≥1-y sustained MRD neg at 10-6, were improved with DVRd in SR and R-SR pts and comparable by tx arm in HiR and R-HiR pts. In CEPHEUS, DVRd consistently improved the key response outcomes of MRD neg and PFS in (R-)SR pts. In HiR pts, MRD and PFS outcomes trended lower in both tx arms vs those in SR pts. Here, DVRd mostly improved PFS outcomes vs VRd; however, pt numbers were small, with the study underpowered for HiR pts. These data support use of DVRd for TIE/TD NDMM regardless of cytogenetic risk status. This study was funded by Johnson & Johnson. Medical writing support was provided by Maggie Hartman, PharmD, of Eloquent Scientific Solutions, and funded by Johnson & Johnson.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2025
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