开发和验证早期免疫效应细胞相关血毒性预测模型
Emily C Liang1,2, Jennifer J Huang1,2, Andrew J Portuguese1,2
1Clinical Research Division, Fred Hutchinson Cancer Center, Seattle, WA.
Blood advances
|December 3, 2024
概括
在CAR T细胞治疗后预测严重的早期免疫效应细胞相关血毒性 (ICAHT) 是至关重要的. 研究人员开发了两个模型,eIPMPre和eIPMPost,使用输注前和输注后的因素来预测血液恶性瘤患者的ICAHT风险.
科学领域:
- 血液学 血液学 血液学
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 免疫效应细胞相关血毒性 (ICAHT) 对接受仿真抗原受体 (CAR) T 细胞治疗的患者具有显著的风险,有助于发病率和死亡率.
- 目前对影响ICAHT的因素的理解是有限的,并且缺乏经过验证的预测模型.
研究的目的:
- 为了确定与CAR T细胞治疗后严重早期ICAHT (eICAHT) 相关的因素.
- 开发和验证血液恶性瘤患者严重eICAHT的预测模型.
主要方法:
- 对接受CAR T细胞治疗的691名患者的数据进行了全面的单变量分析.
- 两个预测模型,eIPMPre (输注前因素) 和eIPMPost (输注前后因素) 被训练并验证.
- 模型性能使用后勤回归,接收器操作特征曲线 (AUC) 下的面积和决策曲线分析进行了评估.
主要成果:
- 几个输液前因素 (疾病类型,绝对中性粒细胞计数,乳酸脱酶,C-反应蛋白,费里丁,白蛋白-6,D-二次体) 和输液后标志物 (炎症和凝血病生物标志物,细胞因子释放综合征等级,神经毒性等级) 与严重的eICAHT有关.
- 两种开发的模型都显示出高度的歧视 (eIPMPre的AUC为0.87,eIPMPost的AUC为0.88).
- eIPMPost模型在决策曲线分析中显示出更高的净收益.
结论:
- 输液前和输液后的生物标志物,以及临床因素,可以预测CAR T细胞治疗后的严重早期ICAHT.
- 开发的eICAHT预测模型 (eIPM) 为个性化风险评估提供了有价值的工具.
- 一个在线工具可用于生成严重eICAHT的个性化预测.
