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Enregistrement W7093121780

C095 | IMPACT OF IGHV REPERTOIRE AFTER IBRUTINIB-CONTAINING REGIMENS IN YOUNGER UNTREATED MANTLE CELL LYMPHOMA PATIENTS: AN ANALYSIS OF THE TRIANGLE DATA EMBEDDED IN THE MULTIPLY PROJECT

2025· article· en· W7093121780 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHistory of Computing Technologies
Établissements canadiensShared Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIGHV@IbrutinibMantle cell lymphomaMinimal residual diseaseCohortUnivariate analysisAntibodyLymphomaBiomarker
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The TRIANGLE trial (Dreyling et al. 2024) compared three treatment arms (arm I: IR-CHOP/R-DHAP+ ibrutinib maintenance (Im); arm A+I: IR-CHOP/ R-DHAP + ASCT +Im; arm A: previous standard of care R-CHOP/ R-DHAP + ASCT) for younger, untreated mantle cell lymphoma (MCL) patients (pts), demonstrating the superiority of ibrutinib-containing regimens in terms of both failure free (FFS) and overall survival (OS). Previous studies (Hadzidimitriou et al. 2011) identified skewed immunoglobulin (IG) repertoires in MCL, but large, homogeneous cohorts linking IGHV usage to clinical outcomes are lacking. Here, we assess the prognostic impact of IGHV repertoire in TRIANGLE. Methods: IGHV clonal rearrangement analysis was performed for minimal residual disease purposes by Sanger or IG amplicon-based NGS. Data from 7 EuroMRD labs were analyzed by IMGT/V-QUEST or Arrest/Interrogate to determine IGHV rearrangements and identity percentage to germline. Results: Out of the 870 enrolled pts, 600 had an available IGHV sequence for analysis. Baseline characteristics and outcomes were comparable to the full TRIANGLE cohort (3y-FFS: arm A 70% vs arm A+I and I: 85%, P=0.001). Interestingly, pts with IGHV gene identity > 97% (IGHV unmutated) showed a trend towards worse FFS at later follow-up compared to pts with IGHV gene identity ≤ 97% (IGHV mutated) (P=0.056, Fig. 1A). The most common IGHV family was VH 3-21 (22%, Fig 1B). In a univariate analysis, the VH 3-21, 3-30, 3-48, and 3-74 families associated with better FFS and were therefore grouped together, namely VHcomb pts (N=171). VHcomb pts were younger, had lower MIPI scores, and showed superior 3-year FFS compared to other families (VHother) (87% vs. 77%, P=0.002). Stratified by treatment arm, VHcomb had significantly better FFS vs. VHother in arm A (87% vs. 62%, P<0.001, Fig. 1C), but no difference was observed in ibrutinib-containing arms (87% vs. 85%, P=0.2, Fig. 1D). After adjusting for the risk factors MIPI, cytology, and Ki67, VHcomb remained associated with improved FFS in arm A (Hazard ratio [HR] 0.41, P=0.007), while no statistically significant impact was observed in ibrutinib-containing arms (HR 0.77, P=0.3). Conclusions: This is the largest study of IGH repertoire in a phase 3 MCL trial. Specific IGHV rearrangements and IGHV mutation status predict FFS with standard therapy but not with ibrutinib, supporting a potential BCR-driven pathogenesis and an immunological effect of ibrutinib in MCL.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0130,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Résumé présentoui

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