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Enregistrement W4417009721 · doi:10.1182/blood-2025-5962

Individualizing apheresis processing volumes using a predictive algorithm: Analysis of the CAR T-cell collection protocol utilized in ACIT001/EXC002, a phase lb/ll trial of decentralized production of CAR T-cells for treatment of relapsed/refractory aggressive NHL and ALL

2025· article· en· W4417009721 sur OpenAlexaff
Jennifer Croden, Zackariah Breckenridge, Charles Yin, Carina Debes-Marun, Bindu Thapa, Irwindeep Sandhu, Michael P. Chu

Notice bibliographique

RevueBlood · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApheresisLeukapheresisBlood collectionPlateletpheresisData collectionChimeric antigen receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy has transformed the treatment landscape for relapsed/refractory (R/R) B-cell malignancies. To manufacture CAR T-cells, autologous T-cell collection is performed via apheresis, which involves the standard processing of 2-4 times a patient's total blood volume (TBV). However, this often exceeds what is necessary for adequate cell yield, resulting in inefficient utilization of finite medical resources and an increased risk of patient complications. For institutions producing CAR T-cells in-house, a more individualized collection strategy is warranted. This study evaluates the performance of our institution's calculator for predicting adequate T-cell collection in patients undergoing apheresis for local CAR T-cell manufacturing. Methods: Adult patients with R/R non-Hodgkin lymphoma (NHL) or acute lymphoblastic leukemia (ALL) underwent T-cell collection as part of a clinical trial examining decentralized CAR T-cell production (NCT03938987). On the day of the apheresis procedure, each patient's absolute T-cell count was calculated by multiplying the baseline lymphocyte count by the percentage of CD3+ lymphocytes determined by flow cytometry of the peripheral blood. This number was then multiplied by the patient's TBV to determine the total potential T-cell count (TPT). The estimated number of T-cells collected per apheresis cycle (1 cycle = time to process 1 TBV) was calculated by multiplying the TPT by an assumed collection efficiency of 50%, less the T-cells collected in any previous cycles. The estimated number of apheresis cycles needed to reach a collection target of 1.0 x 109 CD3+ lymphocytes was then calculated to determine an estimated time on machine (TOM). Actual CD3+ counts were assessed at the midpoint and end of the estimated TOM. Results: A total of 29 patients with R/R NHL (69%) or ALL (31%) underwent T-cell collection. The median age at the time of apheresis was 58 years (range, 26–77), with 48% of patients aged ≥60 years. Patients were heavily pre-treated, with 72% of patients having received ≥4 prior lines of therapy and 14% of patients having undergone prior allogeneic stem cell transplantation. T-cell collection was well-tolerated in all patients, with no major adverse events reported during apheresis. Baseline laboratory evaluation revealed a median CD3+ lymphocyte count of 0.6 × 10⁹/L, within the normal reference range. In 21 of 29 procedures (72%), our calculation accurately predicted or overestimated the TOM required to reach the target collection. In the remaining 8 cases (28%), the midpoint assessment was essential to identify under-collection and adjust parameters to meet the target yield by the estimated TOM. Ultimately, the collection target was achieved in 93% of patients (27/29). We examined the characteristics of the patients who had a correct or overestimated TOM (Group A) and an underestimated TOM (Group B). Patients in Group B had a significantly smaller TBV compared to patients in Group A (4.41 L versus 4.95 L, p=0.04). Age, sex, underlying diagnosis, number of prior lines of treatment, and baseline CBC values were not significantly different between groups. The estimated number of TBVs required for adequate collection was lower in Group A than in Group B (1.50 versus 4.50), resulting in a shorter estimated TOM (2.28 hours versus 4.77 hours, p=0.02); this also translated to a shorter actual TOM (2.40 hours versus 3.93 hours, p=0.03). The median collection efficacy was higher in Group A than in Group B (21.79% versus 8.81%), although this difference was not significant (p=0.30). Conclusion: Our findings demonstrate that a straightforward calculation based on baseline CD3+ lymphocyte counts can be used to estimate apheresis times in heavily pretreated patients undergoing T-cell collection for CAR T-cell manufacturing. However, real-time midpoint analysis remains essential to ensure adequate T-cell collection, particularly in patients with lower TBVs. Further research in this area is needed to be able to further refine collection protocols, with the goal of more precisely predicting the required TOM for individual patients.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,330 · 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
Routes d'admission1
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