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Enregistrement W7108452450 · doi:10.1182/blood-2025-2395

Ultra-low-dose IL-10-expressing CAR-T cells achieve high efficacy in R/R DLBCL: An update analysis

2025· article· en· W7108452450 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBlood · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytokine release syndromeTolerabilityFludarabineAdverse effectClinical trialChimeric antigen receptorLymphomaImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Context: Chimeric antigen receptor (CAR) T cell therapy has revolutionized the treatment landscape of relapsed/refractory (R/R) diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). However, challenges such as suboptimal durability of complete responses and high relapse rates remain. Preclinical studies have shown that engineering CAR-T cells to secrete IL-10 can enhance their metabolic fitness and antitumor activity (Guo et al., Nat. Immunol. 2021; Zhao et al., Nat. Biotechnol. 2024). To evaluate the clinical safety and efficacy of this strategy, we initiated an open-label, single-arm, investigator-initiated Phase I trial (NCT06120166) of IL-10-expressing CD19 CAR-T cells, designated Meta10-19, in patients with R/R DLBCL. Objective: The primary objective of this phase I trial is to evaluate the safety and tolerability of Meta10-19 in patients with R/R DLBCL. Secondary objectives include assessment of pharmacokinetics and gauging initial efficacy outcomes. Methods: This Phase I trial evaluated the safety and preliminary efficacy of IL-10-expressing CD19 CAR-T cells (Meta10-19) in R/R DLBCL. Autologous whole blood was collected for cell manufacturing. Following lymphodepletion with fludarabine and cyclophosphamide, patients received Meta10-19 infusion at 3 dose levels: 2×103, 5×103, or 2×104 CAR-T cells/kg (corresponding to 1‰ ~ 1% of conventional CAR-T regimens). Cytokine release syndrome (CRS) and immune effector cell-associated neurotoxicity syndrome (ICANS) were graded according to Lee 2014 and ASTCT 2019 guidelines, respectively. Adverse events (AEs) were assessed based on CTCAE 5.0 criteria. Results: From November 16, 2023 to October 20, 2024, 12 patients were enrolled, of whom 11 received treatment, and 10 evaluable for efficacy, with 1 succumbing before efficacy evaluation. Among these evaluable patients, the objective responses rate was 100%, comprising 9 CR (90%) and 1 partial response (PR, 10%), suggesting a potent initial antitumor activity even at ultra-low doses. Cytokine release syndrome was observed in 10 patients (Grade 1: 6; Grade 2: 3; Grade 3: 1), while immune effector cell-associated neurotoxicity syndrome occurred in 2 patients (Grade 1: 1; Grade 2: 1). All participants exhibited robust CAR-T cell expansion (average peak: 2437.4 cells/μL), with an increase in serum IL-10 (average peak: 2056.4 pg/mL). Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) further revealed that IL-10 signaling may drive robust expansion of effector CAR-T cells and induce the generation of stem cell-like memory T cells, potentially supporting robust effector response and long-term antitumor immunity. Summary:This IIT clinical trial of Meta10-19 demonstrated promising efficacy at ultra-low cell doses (1‰ of commercial CD19 CAR-T) with robust in vivo expansion and a favorable safety profile. The strong expansion capacity and high complete remission rates underscore the therapeutic potential of Meta10-19. Ongoing studies with extended follow-up and expanded cohorts will be essential to further optimize durability and clinical benefit.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,293 · 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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