チロシンキナーゼ阻害剤とPD- 1/ PD- L1抗体療法後の切除できない肝細胞がん患者における転換治療のスクリーニング候補者: 多中心の遡及研究

科学分野:

• 肝臓・胆管の悪性腫瘍
• 腫瘍学
• 医療における機械学習

背景:

• 免疫チェックポイント阻害剤 (ICI) やチロシンキナーゼ阻害剤 (TKI) で治療された切除不能肝細胞癌 (uHCC) の患者は,治癒手術と延長された生存の可能性のある変換治療の候補である可能性があります.
• 変換療法に適した候補者を特定することは,現在これらの治療から利益を得ている患者のサブセットのみであるため,依然として課題です.
• 予測モデルの開発は,HHCCにおけるコンバージョン療法に対する患者の選択を最適化するために不可欠です.

研究 の 目的:

• ICIとTKIの治療後にコンバージョン療法を受ける可能性のあるHHCC患者の特定のための機械学習モデルを開発し,検証する.
• この患者集団における成功したコンバージョン療法に関連した主要な臨床および病理学的指標を特定する.

主な方法:

• 4つの病院でICIとTKIで治療されたHHCC患者443人を対象とした遡及コホート研究.
• 単変数および多変数ロジスティック回帰分析は,変換治療の独立した予測要因を決定するために実施されました.
• 予測モデルを構築および検証するために,グラデーションブーストマシン (GBM) アルゴリズムが採用され,モデル解釈性のためにシャップリー添加式説明 (SHAP) が使用されました.

主要な成果:

• 19% (84/443) の患者がコンバーション療法を受け,それ以外の患者と比較して生存期間が著しく長かった (P < 0. 05).
• CA125濃度の上昇,TKIsと抗ウイルス治療の予行治療,リンパ節転移の状態,肝臓内病変の数は,転換治療の主要な指標でした.
• GBMベースのモデルは,訓練コホートで0. 76,外部検証コホートで0. 74のAUCを達成し,BCLCステージングシステムを上回った (P < 0. 05). 改変療法としての外科的切除は,アブレーション療法よりも生存率が優れていることを示した (P < 0. 05).

結論:

• 開発されたGBMベースのモデルは,ICIとTKIで治療されたHHCC患者を効果的に識別し,コンバージョン療法から利益を得ることができます.
• 選択されたHHCC患者の場合,手術による切除は,アブレーション療法と比較して,より良い生存結果をもたらすようです.