混乱,局灶性神经缺陷,头痛,脑海,恶心和由颅内疾病引起的呕吐[3,5]。有时会观察到快速的神经系统下降。抽搐事件的发生频率少于其他脑肿瘤(占患者的10-20%),眼球的参与也可能在15–20%中,并且视力模糊可能在神经系统症状之前或与神经系统症状共存。gener症状非常罕见[5]。PCNSL是一种侵袭性的淋巴瘤,尽管对化疗和放射疗法的反应在70%至90%之间变化,但复发很频繁,并且预后不良[4]。PCNSL治疗包括多种药物化学疗法与抗-CD20单克隆抗体结合使用,以及至少部分反应治疗的患者的自体骨髓干细胞移植。在不符合过渡的患者中,建议进行放疗[5]。这项回顾性分析的目的是评估PCNSL治疗在2015年至2022年之间,波兰弗兰德(Wroclaw)大学,弗洛克劳夫大学(Wroclaw Medi-Medlaw)的血液学,血液新肿瘤和骨髓移植的患者中的有效性和毒性。
同种异体干细胞移植; ASCT,自体干细胞移植;切碎,环磷酰胺,阿霉素,长春新碱和泼尼松; CR,完全响应; CVP,环磷酰胺,长春新碱和泼尼松; ESMO,欧洲医学肿瘤学会; PR,部分响应。Drewling M等。 Ann Oncol 2021; 32:298–308。Drewling M等。Ann Oncol 2021; 32:298–308。
h支持经验GCSF支持;如果尚未使用,则应添加GCSF,如果在治疗期间发生感染或热中性粒细胞减少症;抗感染预防:建议使用VZV/HSV;推荐刺激性泻药和抗emetics;考虑疾病负担高,肾功能障碍,快速生长的淋巴瘤患者的肿瘤裂解综合征的住院监测和管理;根据需要使用别嘌醇,静脉液和拉斯伯酶;考虑因穿孔风险,考虑对肠道受累的患者的住院监测;考虑转诊以保护适当和有兴趣的患者的生育能力;化学疗法后建议对肺炎球菌和卷疫疫苗进行免疫接种;转介给注册营养师进行医学营养疗法
在常规化疗后,MYC和BCL2蛋白(双表达淋巴瘤[DEL])以及原产细胞(COO)的双重表达是弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者的重要预后因素。我们研究了DEL和COO对用自体干细胞移植(ASCT)治疗的复发DLBCL患者的预后影响。鉴定出三百三名三个患者的组织样品。 在267名患者中取得了成功:161例(60%)是DEL/非双打(DHL),98(37%)为非DEL/非DHL,而8(3%)为DEL/DHL。 与非DEL/非DHL相比,DEL/DHL的总生存率较差,而DEL/非DHL的总生存率没有显着差异。 在多变量分析,DEL/DHL,年龄> 60岁和> 2个先前的疗法(但不是COO)上,是整体生存的重要预后因素。 当我们探索COO和的相互作用时鉴定出三百三名三个患者的组织样品。在267名患者中取得了成功:161例(60%)是DEL/非双打(DHL),98(37%)为非DEL/非DHL,而8(3%)为DEL/DHL。与非DEL/非DHL相比,DEL/DHL的总生存率较差,而DEL/非DHL的总生存率没有显着差异。在多变量分析,DEL/DHL,年龄> 60岁和> 2个先前的疗法(但不是COO)上,是整体生存的重要预后因素。当我们探索COO和
诊所注释和成像(如果适用),以及最新的诊所注释和成像(如果适用)。请注意:符合HCTFP资格标准并招收制造商患者支持计划(PSP)的患者有资格通过PSP接收持续的药物供应,直到2025年1月18日,包括。在此日期之后,在治疗开始时符合HCTFP资格标准的患者有资格在其余的治疗过程中过渡到HCTFP资金。尽管站点可以事先将其患者纳入该政策,但在PSP过渡日期或之前提交的ECLIAME的任何治疗索赔都将被拒绝。
关注淋巴瘤移动应用程序关注淋巴瘤是第一个根据淋巴瘤亚型为患者及其护理伙伴提供定制内容以及可操作工具以更好地管理诊断和治疗的应用程序。无论您处于护理过程中的哪个阶段,都可以通过一个安全且易于导航的应用程序方便地进行全面的淋巴瘤管理。首先,利用整个淋巴瘤研究基金会内容库中的资源获取正确的信息,使用独特的跟踪和提醒工具,并与专家和患者社区建立联系。要了解有关此资源的更多信息,请访问我们的网站:lymphoma.org/mobileapp,或致电基金会帮助热线 ( 800) 500-9976 或发送电子邮件至 helpline@lymphoma.org。
影响中枢神经系统的血液系统肿瘤,最突出的是侵袭性 B 细胞淋巴瘤,需要快速诊断(通常通过立体定向活检)以启动治疗,从而促使采用非侵入性方式 [6]。在具有挑战性的病例中,脑脊液 (CSF) 的 DNA 甲基化 (DNAmeth) 和拷贝数变异 (CNV) 分析可能满足这一需求。健康和肿瘤细胞,包括中枢神经系统淋巴瘤 [11],可能会将 DNA 片段脱落到血液和脑脊液中作为无细胞 DNA (cfDNA)。此外,细胞碎片可以形成沉淀 DNA (seDNA)。在几例儿童高级别脑肿瘤中,CSF 含有足够量的肿瘤衍生 cfDNA (cf-tDNA),可通过基于连接的纳米孔测序进行基于甲基化和 CNV 的肿瘤分类 [ 1 ],并通过各种方法进行疾病监测 [ 15 ]。目前,这些方法需要费力的样品处理和昂贵的基础设施。在这里,我们已经将我们的快速无监督机器学习 (ML) 方法 [ 9 ] 改编为 CSF,用于对淋巴瘤和其他恶性脑肿瘤(包括转移瘤)进行鉴别诊断的病例。我们在两例 CNS 淋巴瘤病例中展示了它的临床应用。允许第二天将纳米孔测序衍生的甲基化模式与泛癌表观基因组和 CNV 数据进行比较