预测模型的非响应常规治疗在多聚肌炎和皮肤肌炎
Bo Zang1, Lishan Xu2, Qixuan Liu3
1Department of Rheumatology and Immunology, The Affiliated Hospital of Qingdao University, Qingdao, Shandong, China.
Frontiers in medicine
|October 13, 2025
概括
预测模型可以识别对治疗无反应的多聚菌炎 (PM) 和皮肤肌菌炎 (DM) 患者. 这些模型使用临床和成像数据,有助于针对异常发炎性肌肉病的个性化治疗策略.
科学领域:
- 类风湿病学 类风湿病学
- 神经学 神经学
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 聚髓炎 (PM) 和皮质肌炎 (DM) 是特异性炎症性肌肉病的关键亚型.
- 在PM/DM患者的治疗反应是高度可变的.
- 早期识别不响应者对于有效管理至关重要.
研究的目的:
- 开发预测模型来识别不响应常规治疗的PM/DM患者.
- 评估各种诊断工具,以指导个性化治疗计划.
- 为了改善异常性炎症性肌肉病的治疗结果.
主要方法:
- 来自两个医疗中心的PM/DM患者的回顾性分析 (2010-2024).
- 收集基线和12周治疗后的临床数据.
- 开发和验证使用后勤回归和AUC分析的全面和非侵入性预测模型.
主要成果:
- 性别,mSUVmax和肌肉束缩被确定为独立的预测因素.
- 综合模型在训练组中实现了0.900的AUC.
- 非侵入性模型显示了更广泛的适用性,AUC为0.857 (训练),0.742 (内部测试) 和0.765 (外部测试).
结论:
- 结合临床,病理和成像特征的预测模型有效地识别不响应的PM/DM患者.
- 这些模型为个性化治疗策略提供了有价值的工具.
- 这些发现支持预测建模在治疗异形性炎症性肌肉病的临床实用性.


