MGUS, Amyloidosis, and Other Non-Myeloma Plasma Cell Dyscrasias: Clinical and Epidemiological: Genes, Cells and Algorithms: Novel Methods of Predicting Progression in MGUS and SMM
Die bearbeiteten Zusammenfassungen von Oncoletter basieren auf den Angaben in den Abstracts
- 1015 Differential Detection of Clonal Bone Marrow Plasma Cells in IgA Vs. IgG Monoclonal Gammopathy of Undetermined Significance and Its Association with Disease Progression
- 1016 Plasma Cell Specific cfDNA Methylation Patterns Differentiate MGUS, SMM and MM and Predict Biochemical and Clinical Progression to MM
- 1017 Improved Risk Stratification of Smoldering Multiple Myeloma (SMM) Using Trajectory Data in the Pangea 2.0 Model: A Multicenter Study in 1,431 Participants
- 1018 Differentiating between MM like Smoldering Myeloma (SMM) and Non-Progressor SMM
- 1019 A 1,000-Genome Map for Multiple Myeloma and Its Precursor Stages, and Its Impact on Clinical Outcome
- 1020 Circulating Tumor Cells By Next Generation Flow Cytometry May be a New Prognostic Biomarkers Among Patients with Asymptomatic Monoclonal Gammopathies
Jon Thorir Oskarsson, Sæmundur Rögnvaldsson, Sigrun Thorsteinsdottir, et al.
1015 Differenzierter Nachweis klonaler Plasmazellen im Knochenmark bei monoklonaler Gammopathie von unbestimmter Signifikanz (IgA vs. IgG) und ihre Assoziation mit dem Fortschreiten der Krankheit
Biologischer Einblick in die Unterschiede zwischen IgA- und IgG-MGUS, die möglicherweise zu der geringeren Progressionsrate bei IgG-MGUS beitragen
Die monoklonale Gammopathie unbestimmter Signifikanz (MGUS) ist laut den Studienautoren ein Vorläufer des Multiplen Myeloms (MM) und verwandter Plasmazellerkrankungen. Das IgG-M-Protein ist im Vergleich zu anderen Isotypen mit einem geringeren Progressionsrisiko verbunden, obwohl die biologische Grundlage für diesen Unterschied noch weitgehend unklar ist.
Vorliegend geht es um den Vergleich der Nachweisrate klonaler Plasmazellen in Knochenmarksproben von Personen mit IgA- und IgG-MGUS und deren Zusammenhang mit klinischen Merkmalen und dem Fortschreiten der Krankheit.
Fazit
In dieser Studie, in der das Vorhandensein klonaler Plasmazellen in Knochenmarksproben von IgA- und IgG-Patienten mit Hilfe der Durchflusszytometrie der nächsten Generation untersucht wurde, konnten die Autoren klonale Plasmazellen häufiger in Proben von Personen mit IgA MGUS im Vergleich zu IgG nachweisen. Darüber hinaus korrelierte das Fehlen klonaler Plasmazellen mit einer höheren Häufigkeit von transientem M-Protein und einem fehlenden Fortschreiten der Krankheit. Diese Ergebnisse geben laut den Studienautoren einen biologischen Einblick in die Unterschiede zwischen IgA- und IgG-MGUS, die möglicherweise zu der geringeren Progressionsrate bei IgG-MGUS beitragen. Darüber hinaus deuten sie darauf hin, dass der Einsatz der Durchflusszytometrie zur Untersuchung der Klonalität von Plasmazellen die Risikobewertung von nicht-IgM MGUS verbessern könnte, indem Personen identifiziert werden, die möglicherweise nicht von einer Überwachung der MM-Progression profitieren, und auf Personen mit risikoarmen Merkmalen konzentriert werden könnten.
Moshe E Gatt, Ilana E Fox-Fisher, Omer Weinstein, et al.
1016 Plasmazellspezifische cfDNA-Methylierungsmuster differenzieren MGUS, SMM und MM und sagen das biochemische und klinische Fortschreiten zu MM voraus
cfDNA-Methylierungsmuster sind ein vielversprechender Biomarker für die Diagnose und Überwachung von Plasmazellerkrankungen
Die Vorhersage des Fortschreitens einer monoklonalen Gammopathie unbestimmter Signifikanz (MGUS) und eines schwelenden multiplen Myeloms (SMM) zum multiplen Myelom (MM) erfordert laut den Studienautoren Knochenmarksbiopsien und eine langfristige Nachbeobachtung der Patienten, und die Leistungsfähigkeit der derzeitigen Risikobewertungsmodelle ist begrenzt.
Der Zellumsatz führt zur Freisetzung von zellfreien DNA-Fragmenten (cfDNA) in das Blut. Die Herkunft dieser Fragmente aus dem Gewebe kann anhand zelltypspezifischer Methylierungsmuster bestimmt werden.
Die Autoren stellten die Hypothese auf, dass plasmazellspezifische DNA-Methylierungsmarker und krebsspezifische Methylierungsveränderungen in der cfDNA als minimal-invasive Biomarker für die Diagnose und Überwachung von MGUS, SMM und MM dienen können und eine prospektive Vorhersage der Progressionsdynamik zu MM ermöglichen.
Fazit
cfDNA-Methylierungsmuster sind laut den Studienautoren ein vielversprechender Biomarker für die Diagnose und Überwachung von Plasmazellerkrankungen und für die Identifizierung von Patienten mit dem Risiko einer Progression zum MM. Bei weiterer Entwicklung könnten methylierungsbasierte Flüssigbiopsien ein nicht-invasives, praktisches und wichtiges Instrument zur Bewertung des Progressionsrisikos einzelner Patienten am Tag der Erstdiagnose von MGUS oder SMM sein.
Floris Chabrun, Daniel Schwartz, Susanna Gentile, et al.
1017 Verbesserte Risikostratifizierung des schwelenden Multiplen Myeloms (SMM) unter Verwendung von Trajektionsdaten im Pangea 2.0-Modell: Eine multizentrische Studie mit 1.431 Teilnehmern
Hinzufügung von Trajektorieninformationen verbessert die SMM-Risikovorhersage im Vergleich zum 20/2/20-Modell
Das 20/2/20-Modell ist laut den Studienautoren der derzeitige Goldstandard für die Stratifizierung von Patienten mit schwelendem multiplem Myelom (SMM) zu Beginn der Erkrankung in drei Untergruppen (niedrig, mittel und hoch) entsprechend dem Progressionsrisiko auf der Grundlage des Verhältnisses der freien Leichtketten (FLCr), der M-Protein-Konzentration und des prozentualen Anteils der Plasmazellen (PC) im Knochenmark. Sich entwickelnde Muster, die das Risiko eines Fortschreitens verändern können, werden in diesem statischen Modell nicht berücksichtigt. Die Autoren haben bereits das PANGEA-Modell vorgeschlagen, das eine personalisierte Risikovorhersage anhand von FLCr, M-Protein, Kreatinin, Alter, Hämoglobinverlauf und optional BM PC ermöglicht.
Die Autoren haben ein verbessertes PANGEA 2.0-Modell entwickelt, das eine Verlaufsmodellierung dieser Biomarker beinhaltet, um sich entwickelnde Muster zu erfassen und die Vorhersage des Fortschreitens des MM zu verbessern.
Die Autoren führten eine retrospektive Überprüfung der klinischen Daten von 1.431 Teilnehmern durch, bei denen an vier internationalen Standorten (Dana-Farber Cancer Institute, Boston, USA, n = 737; National and Kapodistrian University of Athens, Griechenland, n = 379; University College London, UK, n = 97; und University of Navarra, Spanien, n = 218) SMM diagnostiziert wurde.
Fazit
Die Autoren haben das PANGEA 2.0-Trajektorienmodell entwickelt, um das Progressionsrisiko bei SMM vorherzusagen. In einer groß angelegten, multizentrischen Kohorte mit longitudinaler Nachbeobachtung konnten die Autoren zeigen, dass die Hinzufügung von Trajektorieninformationen die SMM-Risikovorhersage im Vergleich zum 20/2/20-Modell verbessert, insbesondere bei Patienten mit sich entwickelnden Biomarkerwerten. Die Autoren befürworten die Hinzufügung dieser Trajektorien zum 20/2/20-Modell im Rahmen einer internationalen Kooperationsstudie.
Anil Aktas-Samur, Mariateresa Fulciniti, Parth Shah, et al.
1018 Unterscheidung zwischen MM wie Smoldering Myeloma (SMM) und nicht-progressivem SMM
Wichtige Informationen für eine künftige Neudefinition der Krankheit sowie für die Planung von Studien auf der Grundlage genomischer Veränderungen
Die Identifizierung von Patienten mit SMM, die dem MM genomisch ähnlich sind und schnell fortschreiten, und von Patienten, bei denen ein Fortschreiten zum MM über einen längeren Zeitraum unwahrscheinlich ist, ist laut den Studienautoren für die Entscheidung über Intervention und Behandlung sowie für die Festlegung potenzieller klinischer Studien von entscheidender Bedeutung. Instrumente zur Risikostratifizierung wie die 20/2/20-Kriterien und genomische Merkmale wurden entwickelt, um Hochrisikopatienten zu identifizieren, bei denen ein rasches Fortschreiten der Erkrankung zu erwarten ist, in der Regel innerhalb von zwei Jahren. Die Herausforderung besteht jedoch nach wie vor darin, SMM-Patienten mit niedrigem Krankheitsrisiko vorherzusagen. Trotz der Fortschritte bei der Risikobewertung besteht nach wie vor Bedarf an zuverlässigeren Markern zur Identifizierung von Niedrigrisikopopulationen.
Die Autoren haben SMM-Proben von 175 Patienten untersucht, von denen 30 innerhalb von 5 Jahren einen Krankheitsfortschritt (P-SMM) hatten. Die Autoren haben SMM- und MM-Proben von denselben Patienten genomisch profiliert und darüber hinaus fortgeschrittene SMM mit 800 Deep Whole Genome Sequencing-Daten von neu diagnostizierten MM-Patienten verglichen.
Fazit
Die Ergebnisse deuten laut den Studienautoren darauf hin, dass die Mehrheit der SMM-Progressoren ihrem MM-Genom sehr ähnlich ist, und deuten darauf hin, dass der dominante Klon bei der MM-Diagnose bereits im SMM-Stadium vorhanden ist. Das Fehlen von Unterschieden zwischen der MM- und der SMM-Diagnose in dieser Gruppe legt die Notwendigkeit nahe, die Diagnose zu überdenken und sie als Myelom zu definieren. Andererseits deuten eine längere Zeit ohne Progression und signifikante Unterschiede in den genomischen Veränderungen bei nicht-progredienten SMM-Fällen mit niedrigem Risiko darauf hin, dass diese Patienten einen indolenteren Verlauf wie MGUS haben könnten. Die Validierung des genomischen Modells anhand eines unabhängigen Datensatzes stärkt nicht nur seine Zuverlässigkeit und Verallgemeinerbarkeit, sondern unterstreicht auch die Robustheit des Ansatzes und liefert laut den Studienautoren möglicherweise wichtige Informationen für eine künftige Neudefinition der Krankheit sowie für die Planung von Studien auf der Grundlage genomischer Veränderungen.
Jean-Baptiste Alberge, Ankit K. Dutta, Andrea Poletti, et al.
1019 Eine 1.000-Genom-Karte für das Multiple Myelom und seine Vorläuferstadien und ihre Auswirkungen auf das klinische Ergebnis
Möglich, Vorläuferstadien des MM zu stratifizieren, indem Einflussfaktoren entdeckt wurden, die mit dem Krankheitsstadium assoziiert sind
Genomische Veränderungen sind laut den Studienautoren bei Vorstufen des multiplen Myeloms, der monoklonalen Gammopathie unbestimmter Signifikanz (MGUS) und dem schwelenden multiplen Myelom (SMM) häufig. Die gängigen Stratifikationssysteme berücksichtigen jedoch keine somatischen Veränderungen, die bei der Krankheit eine Rolle spielen.
Um diesen klinischen Bedarf zu decken, haben die Autoren eine umfassende genomische Karte des MM und seiner Vorstufen erstellt, indem die Autoren die WGS-Daten von 1 030 Patienten harmonisiert und analysiert haben. Anhand dieser Daten haben die Autoren einen einfachen MM-ähnlichen Score definiert, mit dem sich feststellen lässt, bei welchen Patienten mit prämaligner Erkrankung das Risiko einer Progression besteht.
Fazit
Insgesamt zeigen die Autoren, dass es möglich ist, die Vorläuferstadien des MM zu stratifizieren, indem sie Einflussfaktoren entdecken, die mit dem Krankheitsstadium assoziiert sind, und einen genombasierten Score definieren, der zur Bewertung des Progressionsrisikos verwendet werden kann und in der Klinik leicht umzusetzen ist.
Panagiotis Malandrakis, Ioannis V Kostopoulos, Ioannis Ntanasis-Stathopoulos, et al.
1020 Zirkulierende Tumorzellen mittels Durchflusszytometrie der nächsten Generation können ein neuer prognostischer Biomarker bei Patienten mit asymptomatischen monoklonalen Gammopathien sein
CTCs bei etwa 39 % der Patienten mit asymptomatischen monoklonalen Gammopathien nachweisbar
Die monoklonale Gammopathie unbestimmter Signifikanz (MGUS) und das asymptomatische (schwelende) multiple Myelom (sMM) gehen laut den Studienautoren dem symptomatischen Myelom (MM) voraus; diese frühen Läsionen sind jedoch durch eine erhebliche Heterogenität in Bezug auf ihren klinischen Verlauf gekennzeichnet.
Derzeit gibt es kein einziges molekulares oder klinisches Merkmal, anhand dessen Patienten identifiziert werden können, die für eine sofortige Therapie in Betracht gezogen werden sollten; das Standardverfahren ist nach wie vor die abwartende Haltung, und klinische Biomarker (FLC-Serum, Knochenmarkbiopsie-Infiltration und M-Proteinmenge) werden zur Stratifizierung des Progressionsrisikos verwendet. Zirkulierende Tumorzellen (CTCs - klonale Plasmazellen) werden bei den meisten Patienten mit symptomatischem MM nachgewiesen und haben eine unabhängige prognostische Bedeutung. Der Einsatz der Durchflusszytometrie der nächsten Generation (NGF) kann CTCs genau bestimmen und bietet ein nicht-invasives Instrument zur Beurteilung von Tumorzellen.
Nur wenige Studien haben sich mit der prognostischen Bedeutung von CTCs als potenziellem prognostischem Biomarker bei SMM und MGUS befasst. Die Autoren berichten über die Ergebnisse der prospektiven Auswertung von CTCs, die mit NGF nachgewiesen wurden, bei Patienten mit SMM oder MGUS, um ihre prognostische Bedeutung zu bestimmen.
Die Autoren analysierten die Daten und Ergebnisse von 254 konsekutiven Patienten mit MGUS oder SMM nach IMWG2014-Kriterien, die in der Abteilung für klinische Therapeutika in Athen diagnostiziert und beobachtet wurden.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich laut den Studienautoren sagen, dass CTCs bei etwa 39 % der Patienten mit asymptomatischen monoklonalen Gammopathien nachweisbar sind, sowohl bei MGUS (in 24 %) als auch häufiger bei SMM (in 52 %). Ihr Vorhandensein ist mit einem erhöhten Risiko für das Fortschreiten der symptomatischen Erkrankung verbunden, doch ist eine längere Nachbeobachtung erforderlich, um ihre Rolle bei MGUS und die zusätzlichen Informationen über die verfügbaren Instrumente zur Risikostratifizierung zu ermitteln. Längsschnittuntersuchungen könnten weitere prognostische Informationen liefern. CTCs könnten einen nicht-invasiven, leicht zu verfolgenden Biomarker darstellen.