ScyllaとCharybdisの間のナビゲート：DLBCLのPola-RCHPよりもうまくやるロードマップ

びまん性の大血管リンパ腫（DLBCL）の治療において、腫瘍医は伝統的にR-Chopの化学療法バックボーンに標準ケアとして依存してきました。血液学者が間でナビゲートしなければならない2つの危険は、攻撃的な疾患（治療が存在しない場合、すべての船を系統的に破壊する）と治療の毒性（一度に6人の乗組員をむさぼり食う6つの巨大な頭を持つScylla）です。そして、血液学者は両方の間で非常に慎重にナビゲートする必要があります。したがって、治療率の改善という目標を備えた3つの異なる戦略が採用されました。レジメンの脱エスカレート、レジメンのエスカレート、および交換戦略です。置換戦略により、治療のブレークスルーがポラチュズマブヴェドチン（抗CD79B抗体/薬物共役）とR-CHPと同定されました。ただし、このレジメンは、とらえどころのない普遍的な治療率をまだ達成していません。幸いなことに、ゲノムおよび分子技術の進歩により、疾患の不均一な分子性の理解が向上し、より標的、正確な、個別化された治療法の開発と導きが可能になりました。さらに、新しい医薬品技術により、許容可能な安全性プロファイルを維持しながら、より効果的なキメラ抗原受容体（CAR）T細胞療法などの新規細胞療法の開発につながりました。したがって、DLBCL療法の課題と、最終的には化学療法の骨格につながれない治療レジメンに対処する必要性を強調することを目指しています。人工知能とマルチオミクス（ゲノミクス、エピゲノミクス、トランスクリプトミック、プロテオミクス、メタボロミクス）の交差点では、多次元の生物学的Datatoを分析する必要性を標的と個別化されたファッションでDLBCLに対する決定的な攻撃を開始する必要性を提案します。

In treating diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL), oncologists have traditionally relied on the chemotherapy backbone of R-CHOP as standard of care. The two dangers that the hematologist must navigate between are the aggressive disease (Charybdis that in the absence of therapy systematically destroys all the ships) and the toxicity of the therapies (Scylla with its six monstrous heads that devours six crew members at a time), and hematologists have to navigate very carefully between both. Therefore, three different strategies were employed with the goal of improving cure rates: de-escalating regimens, escalating regimens, and replacement strategies. With a replacement strategy, a breakthrough in treatment was identified with polatuzumab vedotin (anti-CD79B antibody/drug conjugate) plus R-CHP. However, this regimen still did not achieve the elusive universal cure rate. Fortunately, advances in genomic and molecular technologies have allowed for an improved understanding of the heterogenous molecular nature of the disease to help develop and guide more targeted, precise, and individualized therapies. Additionally, new pharmaceutical technologies have led to the development of novel cellular therapies, such as chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy, that could be more effective, while maintaining an acceptable safety profile. Thus, we aim to highlight the challenges of DLBCL therapy as well as the need to address therapeutic regimens eventually no longer tethered to a chemotherapy backbone. In the intersection of artificial intelligence and multi-omics (genomics, epigenomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics), we propose the need to analyze multidimensional biologic datato launch a decisive attack against DLBCL in a targeted and individualized fashion.