Blood:北京大学江倩/黄晓军建立了一种慢性髓系白血病患者接受酪氨酸激酶抑制剂治疗失败的预测模型!
时间:2024-07-29 14:01:48 热度:37.1℃ 作者:网络
尽管酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗显著提高了慢性粒细胞白血病(CML)患者的生存率,但仍有20-30%的患者经历了治疗失败。
2024年7月24日,北京大学江倩、黄晓军共同通讯在Blood在线发表题为“A predictive model for therapy failure in chronic myeloid leukemia patients receiving tyrosine kinase inhibitor therapy”的研究论文,该研究建立了慢性髓系白血病患者接受酪氨酸激酶抑制剂治疗失败的预测模型。
该模型随后在来自76个其他中心的3454名受试者中得到验证。利用与TKI治疗失败相关的预测临床协变量,建立了一个模型,将受试者分为低、中、高风险亚组,这些亚组的累积治疗失败发生率显著不同(p < 0.001)。外部验证数据集具有良好的判别和校准效果,性能与训练数据集一致。该模型比Sokal和ELTS评分具有更好的预测辨别能力,具有更大的接受者-操作者特征曲线(AUROC)值下的时间依赖面积,并且具有更好的重新定义治疗失败风险的能力。该模型可以帮助医生估计慢性CML患者最初使用伊马替尼或2G-TKI治疗失败的可能性。
酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗显著提高了慢性髓性白血病(CML)患者的生存率,85-90%的患者存活时间超过10年。然而,20-30%的人仍然经历了治疗失败。达到治疗失败里程碑的患者在TKI治疗期间疾病进展甚至死亡的风险很高。世界卫生组织(WHO)、欧洲白血病网络(ELN)和国家综合癌症网络(NCCN)的指导建议,对于未能达到某些反应里程碑的患者,应考虑转换TKI治疗。因此,在选择何种TKI开始治疗时,准确预测慢性CML患者治疗失败的可能性是很重要的。
最近,研究人员开发了一种预测最初接受伊马替尼治疗的慢性CML患者治疗失败的模型。然而,随着越来越多的人接受初始第二代(2G-) TKI治疗,现有的预测评分系统似乎不足以满足识别TKI治疗失败高危患者的临床需要。
机理模式图(图源自Blood)
该研究开发并外部验证了一种具有较高准确度和精确度的慢性粒细胞白血病患者初始TKI治疗失败预测模型。该模型确定的接受2G-TKI治疗的中高危患者与接受伊马替尼治疗的患者相比,治疗失败率较低。这一结论需要在随机对照试验中进一步证实。该模型可以帮助医生估计初始TKI治疗失败的可能性,并帮助医生选择最佳的初始TKI。
参考信息:
https://doi.org/10.1182/blood.2024024761