Plasma Cell precursor Disorders (2 Papers) & QoL and Patient-Reported Outcome and Supportive Care (1 Paper)

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Abstract titles and summaries were obtained from the IMS2022 website; abstracts were translated, edited, and summarized in German.

  • OAB-035 - Characterising risk and biology Of smouldering myeloma for early detection of symptomatic myeloma: COSMOS, a prospective observational study in smouldering myeloma
  • OAB-036 - The PANGEA model: dynamic modeling for personalized prediction of precursor disease progression to multiple myeloma
  • OAB-038 - Physiotherapist-led exercise prehabilitation embedded within the multiple myeloma autologous stem cell transplantation pathway - a feasibility randomised controlled trial

OAB-035 - Characterising risk and biology Of smouldering myeloma for early detection of symptomatic myeloma: COSMOS, a prospective observational study in smouldering myeloma

Louise Ainley, Elise Rees, Sayeh Foroughi, et al.

Ausgangsdaten deuten darauf hin: Hämoglobinwerte korrelieren mit der Krankheitslast

Das Verständnis von Krankheitsverläufen und die Verfolgung von Determinanten der Progression im Laufe der Zeit werden unsere Risikomodelle verfeinern und die Planung von Studien unterstützen. Die multizentrische Beobachtungsstudie COSMOS zielt darauf ab, Krankheits- und Wirtsmerkmale im Längsschnitt zu verfolgen, wobei der Schwerpunkt auf dem Tumorgenom und der klonalen Dynamik sowie der Immunfunktion liegt und der Nutzen serieller Flüssigbiopsien untersucht wird.

Die ersten Erfahrungen der Autoren mit COSMOS deuten darauf hin, dass britische SMM-Patienten gut in eine prospektive Beobachtungsstudie aufgenommen werden, die Längsschnittdaten zu klinischen, labortechnischen und biologischen Parametern liefern wird, um dynamische Risikomodelle zu erstellen. In einer unselektierten SMM-Patientenpopulation sind 15 % nach den IMWG-Kriterien hochriskant. Die Ausgangsdaten deuten darauf hin, dass die Hämoglobinwerte mit der Krankheitslast korrelieren, auch wenn die Patienten die Definitionskriterien für das Myelom nicht erfüllen. Die Autoren werden diese Beziehung im Laufe der Zeit untersuchen. Zu den Stärken ihrer Studie gehören das prospektive Design, die hohe Voraussagekraft bei der Rekrutierung in Verbindung mit der longitudinalen, tiefgreifenden Immunphänotypisierung, der Tumorgenomik und der Verfolgung von Markern im Blut.

OAB-036 - The PANGEA model: dynamic modeling for personalized prediction of precursor disease progression to multiple myeloma

Annie Cowan, Federico Ferrari, Samuel Freeman, et al.

PANGEA-Modelle: Neuartige, dynamische Modelle, die die klinische Vorhersage der Progression von Vorläufern verbessern

Patienten mit multiplem Vorläufermyelom (MM) werden laut den Studienautoren anhand eines Schwellenwerts von 10 % Plasmazellen im Knochenmark (BM) oder 3,0 g/dL monoklonalen Proteins in monoklonale Gammopathie unbestimmter Signifikanz (MGUS) oder schwelendes MM (SMM) eingeteilt. Die derzeitige Risikostratifizierung von MGUS (IWMG-Kriterien von 2014) und SMM (IMWG 2/20/20-Kriterien) beruht auf statischen Labormessungen zum Zeitpunkt der Diagnose und berücksichtigt keine Änderungen der klinischen Variablen. Darüber hinaus stützt sich die Unterscheidung zwischen MGUS, SMM und offenem MM auf klinische Werte und subjektive Endpunkte. Verbesserungen in der klinischen Zytogenetik und die Grenzen der derzeitigen Risikokriterien sprechen laut den Autoren für Modelle, die dynamische Veränderungen berücksichtigen und die Krankheitszustände von MGUS und SMM neu definieren.

Sie haben eine retrospektive Kohorte von MGUS- und SMM-Patienten zusammengestellt, bei denen klinische und biologische Variablen zu Beginn und zu verschiedenen Zeitpunkten gemessen wurden, um das Risiko einer Progression zum MM zu modellieren. Die PANGEA-Kohorte (Precursor Asymptomatic Neoplasms by Group Effort Analysis) besteht aus 6441 Patienten mit 4931 (77 %) MGUS- und 1510 (22 %) SMM-Patienten bei Studienbeginn.

Bei den PANGEA-Modellen handelt es sich um neuartige, dynamische Modelle, die die klinische Vorhersage der Progression von Vorläufern verbessern, indem sie zeitlich veränderliche Biomarker als Risikoprädiktoren verwenden, und die Autoren stellen eine einfache, interaktive Website zur Verfügung, auf der diese Modelle für eine vereinfachte klinische Anwendung implementiert sind. Zusammen reformieren das PANGEA-Modell (BM), das PANGEA-Modell (ohne BM) und das PANGEA-Modell (FISH) die derzeitigen MGUS- und SMM-Risikokriterien, indem sie entweder die Einbeziehung zytogenetischer Informationen ermöglichen oder das Risiko ohne BM-Daten abschätzen. Die Autoren definieren auch ein Spektrum des Progressionsrisikos, das die MGUS/SMM-Dichotomisierung durch personalisierte Risikoschätzungen für einzelne Patienten ersetzt.

OAB-038 - Physiotherapist-led exercise prehabilitation embedded within the multiple myeloma autologous stem cell transplantation pathway - a feasibility randomised controlled trial

Orla McCourt, Joanne Land, Abi Fisher, et al.

Bewegungsintervention: Verbesserungen der funktionellen Kapazität, körperlichen Aktivität, Lebensqualität und Müdigkeit

Ziel dieser Pilotstudie war es, die Durchführbarkeit einer von einem Physiotherapeuten geleiteten Bewegungsintervention über den gesamten Verlauf der Myelom-ASCT zu untersuchen.

Hierbei belegt diese Studie die Akzeptanz und Durchführbarkeit einer persönlichen und virtuellen Bewegungsvorbereitung im Rahmen der ASCT bei Myelom. Es wurden laut den Studienautoren vielversprechende Ergebnisse für den Nutzen von körperlicher Betätigung vor, während und nach der ASCT erzielt. Dabei wurden Verbesserungen der funktionellen Kapazität, der PA, der Lebensqualität und der Müdigkeit bei der Aufnahme zur ASCT und 3 Monate nach der ASCT festgestellt. Die Auswirkungen von Prähabilitations- und Rehabilitationsmaßnahmen als Bestandteil der ASCT-Behandlung sollten laut den Autoren weiter untersucht werden.

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