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Enregistrement W4417007141 · doi:10.1182/blood-2025-2204

Correlative biomarker analyses of etentamig in patients with Relapsed/Refractory multiple myeloma (RRMM) at optimal dose support its potential to maximize T-cell activity with rapid and transient proinflammatory cytokine responses

2025· article· en· W4417007141 sur OpenAlexaff
Aarif Ahsan, Christine Mantis, Adam Luo, Pingping Zheng, Wei Liu, Catherine Zhang, Cesar Rodriguez, Peter M. Voorhees, Anita D’Souza, Alfred Chung, Sascha A. Tuchman, Hana Safah, John McKay, Katja Weisel, Raphael Teipel, Neha Korde, Ravi Vij, Shaji Kumar, Muhamed Baljević, Hira Mian, Rajvineeth Kumar Pothacamury, Anders Svensson, Chetasi Talati, Jeremy A. Ross

Notice bibliographique

RevueBlood · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple myelomaCytokine release syndromeCytokineProinflammatory cytokineBiomarkerDexamethasoneImmune systemFlow cytometryPharmacodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Etentamig is a second-generation B-cell maturation antigen (BCMA) x CD3 bispecific antibody that has shown promising efficacy and a favorable safety profile in heavily pretreated patients with relapsed/refractory multiple myeloma (RRMM). Etentamig possesses a unique combination of 2 high-affinity BCMA binding domains, coupled to a low-affinity CD3 binding domain that have been shown to reduce the negative impact of soluble BCMA (sBCMA), decrease risk for cytokine release syndrome (CRS), and drive sustained T-cell activation with reduced immune exhaustion in preclinical models of MM (Blood 2023;142 [suppl 1]:4666). Here, we describe correlative biomarker analyses from Phase 1 (NCT03933735) and Phase 1b (NCT05650632) clinical trials of etentamig in RRMM designed to assess the impact of sBCMA on clinical response and pharmacodynamic changes in proinflammatory cytokines, and T-cell redistribution, activation, proliferation, and exhaustion. Methods Peripheral blood and serum samples from patients with RRMM enrolled in Phase 1 and Phase 1b open-label studies who received etentamig monotherapy were collected at baseline, on treatment, and at disease progression. The Phase 1b study consisted of dose-optimization (DO) and dose-expansion (DE) phases. During DO, patients received a single step-up dose (SUD) of intravenous etentamig (2 or 4 mg) on Cycle (C) 1 Day (D) 1, followed by the target dose of 60 mg on D4. In DE, based on DO findings, patients received the recommended etentamig SUD (2 mg) on C1D1, followed by 60 mg on D4 with modified dexamethasone predosing. Samples were analyzed by flow cytometry for immune cell populations, Luminex® for cytokines, and electrochemiluminescence for sBCMA. Peripheral blood mononuclear cells and bone marrow mononuclear cells (BMMC) at baseline and on-treatment were subjected to single-cell Cellular Indexing of Transcriptomes and Epitopes sequencing (scCITEseq) and single-cell T-cell receptors (scTCR) / B-cell receptors clonality analyses. Results While baseline serum sBCMA levels did not correlate with clinical response to etentamig at the selected dose level of 60 mg every 4 weeks (Q4W) with 2 mg SUD, a reduction in sBCMA levels over time was associated with best International Myeloma Working Group response. Etentamig treatment led to a rapid and transient increase of proinflammatory cytokines and promoted T-cell redistribution, activation, and proliferation. Maximum reduction in peak levels of CRS-related cytokines, including (interleukin [IL]-6, IL-8, IL-10, tumor necrosis factor–a), were observed in DE compared with DO and 60 mg Q4W without SUD. Peak induction levels of proinflammatory cytokines during C1 correlated with occurrence of CRS (≥Grade [G] 1) as well as clinical response across dose levels. A modified dexamethasone premedication schedule of 2 mg/60 mg Q4W cohort for C1 resulted in significantly reduced baseline levels of IL-6 and key macrophage-associated cytokine/chemokines (eg, monocyte chemoattractant protein-1 and macrophage inflammatory protein-3 beta). Incidence of CRS was lowest in the 2 mg/60 mg Q4W cohort (26% G1, 4% G2, 0% ≥G3). Higher T-cell to myeloma cell ratio in BMMCs at baseline correlated with better response to etentamig. scCITEseq and scTCR analysis revealed that at baseline, responders also had greater CD8+ T-cell cytotoxic activities, increased TCR clonality, and elevated inflammatory signatures in T-cells from both peripheral blood and bone marrow. Etentamig at a dosage of 60 mg Q4W resulted in significant clonal expansion of CD8+ effector T-cells and enhanced gene expression signatures related to activation and cytotoxicity in both CD8+ T effector and natural killer cells. Along treatment cycles, responders maintained their T-cell fitness, high clonality, and low T-cell exhaustion levels. Frequency of baseline CD4+ or CD8+ T-cell exhaustion (programmed cell death receptor 1+/ T cell immunoglobulin and mucin-domain containing-3 +) did not impact clinical response at optimal dose level of 2 mg/60 mg Q4W etentamig. Conclusions Responses to etentamig were independent of baseline sBCMA levels and resulted in rapid and transient proinflammatory cytokine production that promoted robust T-cell redistribution, activation, and proliferation indicating that the optimal dose of etentamig (2 mg/60 mg Q4W) maximizes its clinical potential as a convenient, safe, and effective therapy for MM.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations0
Publié2025
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