Étude des toxicités neurologiques (ICANS) chez les patients atteints de lymphome B diffus à grandes cellules traités par CAR-T cells : expérience d'une cohorte bordelaise
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: chimeric Antigen Receptor (CAR) T cells, an innovative immunotherapy for refractory or relapsed B-cell lymphomas, are associated with frequent neurological toxicity, immune cell-associated neurotoxicity syndrome (ICANS). It is crucial to optimize the management of these patients by identifying risk factors and assessing the impact of treatments on CAR-T cell efficacy, as well as the long-term risk of neurological sequelae. Methods: we retrospectively studied 89 patients with diffuse large B-cell lymphoma treated with CAR-T cells between 2020 and 2024, and prospectively analyzed 16 patients who developed ICANS, followed in a remote neurological consultation. We examined their clinical, biological, imaging, and electroencephalographic characteristics, as well as the impact of corticosteroids on hematological response and survival. Results: of the 89 patients, 46% developed ICANS, of which 34% were severe and 56% were early-onset. Baseline ferritin and elevated lacticodeshydrogénase (LDH) levels, bridging therapy, and a poor response to bridging therapy were significantly associated with ICANS. Severe ICANS were linked to early cytokine release syndrome (CRS). Nearly 10% of patients experienced corticosteroid-dependent ICANS. Corticosteroids did not affect hematological response or mortality. The remote cognitive assessment showed a Montreal cognitive assessement (MoCA) score of 26.5/30, with a loss of 3 points, and 44% of patients reported cognitive sequelae. Discussion: our results are consistent with those of other real-life cohorts, showing neurotoxicity associated with a pro-inflammatory environment, including CRS and inflammatory biomarkers. Corticosteroids did not affect CAR-T cell response or mortality. Cognitive sequelae may persist. Larger studies are needed to refine management strategies for CAR-T cell-related toxicities.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».