Tamariz-Amador, L.E. (Luis Esteban)

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    Prognostic value of serum paraprotein response kinetics in patients with newly diagnosed multiple myeloma
    (2022) Blanchard, M.J. (María Jesús); González, M.E. (María Esther); Cedena, M.T. (María Teresa); Casado, L.F. (Luis Felipe); Krsnik, I. (Isabel); Ríos, R. (Rafael) de los; Gironella, M. (Mercedes); Bladé, J. (Joan); Mateos, M.V. (María Victoria); Arriba, F. (Felipe) de; Troconiz, I.F. (Iñaki F.); Hernandez, M.T. (Miguel Teodoro); Rosiñol, L. (Laura); Puig, N. (Noemí); Lopez-Anglada, L. (Lucia); Arguiñano, J.M. (José María); Palomera, L. (Luis); Lahuerta, J.J. (Juan José); Rodriguez-Otero, P. (Paula); Paiva, B. (Bruno); Jarque, I. (Isidro); Oriol, A. (Albert); Marti, J.M. (J.M.); Sureda-Balari, A. M. (Anna Maria); González-Rodriguez, A.P. (Ana Pilar); Bargay, J. (Joan); Gonzalez-Montes, Y. (Yolanda); Jiménez-Ubieto, A. (Ana); San-Miguel, J.F. (Jesús F.); Tamariz-Amador, L.E. (Luis Esteban); Cabañas, V. (Valentín)
    Introduction Response kinetics is a well-established prognostic marker in acute lymphoblastic leukemia. The situation is not clear in multiple myeloma (MM) despite having a biomarker for response monitoring (monoclonal component [MC]). Materials and Methods We developed a mathematical model to assess the prognostic value of serum MC response kinetics during 6 induction cycles, in 373 NDMM transplanted patients treated in the GEM2012Menos65 clinical trial. The model calculated a “resistance” parameter that reflects the stagnation in the response after an initial descent. Results Two patient subgroups were defined based on low and high resistance, that respectively captured sensitive and refractory kinetics, with progression-free survival (PFS) at 5 years of 72% and 59% (HR 0.64, 95% CI 0.44-0.93; P = .02). Resistance significantly correlated with depth of response measured after consolidation (80.9% CR and 68.4% minimal residual disease negativity in patients with sensitive vs. 31% and 20% in those with refractory kinetics). Furthermore, it modulated the impact of reaching CR after consolidation; thus, within CR patients those with refractory kinetics had significantly shorter PFS than those with sensitive kinetics (median 54 months vs. NR; P = .02). Minimal residual disease negativity abrogated this effect. Our study also questions the benefit of rapid responders compared to late responders (5-year PFS 59.7% vs. 76.5%, respectively [P < .002]). Of note, 85% of patients considered as late responders were classified as having sensitive kinetics. Conclusion This semi-mechanistic modeling of M-component kinetics could be of great value to identify patients at risk of early treatment failure, who may benefit from early rescue intervention strategies.
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    Phenotypic Characterization of Immune Dysfunction in Patients with Hematological Malignancies and Biomarkers to Predict SARS-CoV-2 Vaccine Effectiveness
    (2024-10-18) Tamariz-Amador, L.E. (Luis Esteban); Rodriguez-Otero, P. (Paula); Paiva, B. (Bruno)
    El pronóstico desfavorable de COVID-19 en pacientes con neoplasias hematológicas está bien establecido. Existe en ellos una reducción en la efectividad de las vacunas contra el SARS-CoV-2. La disponibilidad de nuevas inmunoterapias ha intensificado los esfuerzos de investigación para mejorar nuestra comprensión de su estado inmunológico, y utilizar ese conocimiento hacia enfoques más individualizados con menor riesgo de eventos adversos como infecciones graves. Hasta donde sabemos, no había datos suficientes sobre el panorama inmunológico de los pacientes hematológicos antes de la vacunación, ni si podría ayudar a descifrar los mecanismos subyacentes a la falta de respuesta y, en última instancia, predecir la seroconversión. La mayoría de los estudios de perfil inmunológico han analizado muestras de médula ósea. Por el contrario, la comprensión de la arquitectura celular en la sangre periférica se limita a unos pocos estudios. Aquí, exploramos el perfil inmunológico mediante técnicas multidimensionales y computacionales para caracterizar 56 subconjuntos de pacientes hematológicos, antes de la vacunación, la mayoría de los cuales (73%) se encontraron alterados en MM en comparación con HCP mayores de 50 años. Estos análisis también expusieron la extensión de la inmunosupresión inducida por el tratamiento contra el cáncer y descubrieron que la disregulación inmunológica está presente antes y persiste después de la terapia. Nuestros resultados se tradujeron en puntos de corte para el uso generalizado de nuevos biomarcadores inmunológicos para predecir la respuesta de anticuerpos después de la vacuna contra COVID-19, en pacientes hematológicos. Al mismo tiempo, estos análisis proporcionaron un atlas de la composición inmunológica en la sangre de pacientes con B-CLPD y MM y cómo afecta la eficacia de estrategias de vacunación como la de COVID-19. Informamos sobre las tasas de seroconversión y los niveles de IgG contra el fragmento RBD de la glicoproteína Spike, que es el principal objetivo de los anticuerpos neutralizantes. Las tasas de seroconversión entre pacientes con MM y B-CLPD no fueron considerablemente diferentes, pero la inmunogenicidad fue significativamente más débil en aquellos con MM. Mientras que las tasas de seroconversión fueron similares entre pacientes que nunca recibieron terapia contra el cáncer y aquellos que estaban fuera de tratamiento, la producción de anticuerpos estaba afectada en estos últimos. Analizamos otras formas de inmunidad, como las células T de memoria específicas de SARS-CoV-2. Es destacable que se haya detectado una respuesta reducida de células T, en comparación con individuos sanos y pacientes con cáncer sólido, en aquellos con malignidades hematológicas después de la vacunación contra el SARS-CoV-2. En nuestro estudio, el compartimento de células T estaba menos alterado, lo que se correlacionó con un porcentaje adecuado de células T CD8+ específicas de SARS-CoV-2. Descubrimos la presencia de un inmunotipo distinto que, aunque asociado significativamente con algunas características relacionadas con la enfermedad y el tratamiento, identificó a pacientes con neoplasias de células B y PC con seronegatividad más frecuente y títulos de anticuerpos más bajos después de la vacunación. Nuestros resultados sugieren que, además de las células T CD4, el porcentaje de células B antes de la vacunación predijo significativamente las probabilidades de una seroconversión adecuada. Estos hallazgos son consistentes con la observación reciente de que los pacientes con MM que tienen un perfil inmunológico deficiente en células dendríticas, células NK, células Tfh y células B, muestran una respuesta subóptima a la vacunación. Estos biomarcadores inmunológicos pueden medirse fácilmente utilizando citometría de flujo rutinaria, y dicho test mínimamente invasivo podría ayudar a individualizar las pautas actuales de refuerzos empíricos cada 6-12 meses después de la última dosis o infección documentada por COVID-19.
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    Prognostic value of serum paraprotein response kinetics in patients with newly diagnosed multiple myeloma
    (2022) Blanchard, M.J. (María Jesús); González, M.E. (María Esther); Cedena, M.T. (María Teresa); Casado, L.F. (Luis Felipe); Krsnik, I. (Isabel); Ríos, R. (Rafael) de los; Gironella, M. (Mercedes); Bladé, J. (Joan); Mateos, M.V. (María Victoria); Arriba, F. (Felipe) de; Troconiz, I.F. (Iñaki F.); Hernandez, M.T. (Miguel Teodoro); Rosiñol, L. (Laura); Puig, N. (Noemí); Lopez-Anglada, L. (Lucia); Arguiñano, J.M. (José María); Palomera, L. (Luis); Lahuerta, J.J. (Juan José); Rodriguez-Otero, P. (Paula); Paiva, B. (Bruno); Jarque, I. (Isidro); Oriol, A. (Albert); Marti, J.M. (J.M.); Sureda-Balari, A. M. (Anna Maria); González-Rodriguez, A.P. (Ana Pilar); Bargay, J. (Joan); Gonzalez-Montes, Y. (Yolanda); Jiménez-Ubieto, A. (Ana); San-Miguel, J.F. (Jesús F.); Tamariz-Amador, L.E. (Luis Esteban); Cabañas, V. (Valentín)
    Introduction: Response kinetics is a well-established prognostic marker in acute lymphoblastic leukemia. The situation is not clear in multiple myeloma (MM) despite having a biomarker for response monitoring (monoclonal component [MC]). Materials and Methods: We developed a mathematical model to assess the prognostic value of serum MC response kinetics during 6 induction cycles, in 373 NDMM transplanted patients treated in the GEM2012Menos65 clinical trial. The model calculated a ¿resistance¿ parameter that reflects the stagnation in the response after an initial descent. Results: Two patient subgroups were defined based on low and high resistance, that respectively captured sensitive and refractory kinetics, with progression-free survival (PFS) at 5 years of 72% and 59% (HR 0.64, 95% CI 0.44-0.93; P =.02). Resistance significantly correlated with depth of response measured after consolidation (80.9% CR and 68.4% minimal residual disease negativity in patients with sensitive vs. 31% and 20% in those with refractory kinetics). Furthermore, it modulated the impact of reaching CR after consolidation; thus, within CR patients those with refractory kinetics had significantly shorter PFS than those with sensitive kinetics (median 54 months vs. NR; P =.02). Minimal residual disease negativity abrogated this effect. Our study also questions the benefit of rapid responders compared to late responders (5-year PFS 59.7% vs. 76.5%, respectively [P <.002]). Of note, 85% of patients considered as late responders were classified as having sensitive kinetics. Conclusion: This semi-mechanistic modeling of M-component kinetics could be of great value to identify patients at risk of early treatment failure, who may benefit from early rescue intervention strategies.