结合实验室和成像指标,构建风险模型,预测非小细胞肺癌的免疫疗法疗效和预后:一项观察性研究 (STROBE合规)

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 免疫治疗是一种免疫疗法.
• 医疗成像医学成像

背景情况:

• 先进的非小细胞肺癌 (NSCLC) 治疗依赖于免疫检查点抑制剂 (ICI).
• 预测治疗反应和存活率对于NSCLC个性化治疗至关重要.
• 确定可靠的ICI疗效预测器仍然是一个挑战.

研究的目的:

• 研究预处理实验室/成像参数与先进NSCLC中短期和长期ICI疗效之间的相关性.
• 构建可靠的风险预测模型,用于治疗反应和整体存活率.
• 为个性化免疫疗法策略提供临床可行的指导.

主要方法:

• 分析了137名接受PD-1/PD-L1抑制剂的晚期NSCLC患者.
• 评估了治疗前的实验室标记 (炎症,免疫,瘤,凝血) 和CT扫描.
• 后勤和考克斯回归分析被用来构建和验证预测模型 (nomograms,ROC,DCA).

主要成果:

• CD4+ T 细胞计数,纤维原和中枢淋巴结扩大预测了客观响应率 (ORR).
• 该ORR预测模型表现强 (AUC为0.838-0.867).
• 转移部位,NLR,CA125,CYFRA 21-1,纤维原和多流液预测了整体存活率 (OS),模型在1-2年存活期达到0.858-0.860的AUC.

结论:

• 综合临床,实验室和成像数据的综合预测模型可以有效地评估先进NSCLC的短期和长期ICI疗效.
• 这些模型为个性化治疗策略和改善患者结果提供了宝贵的工具.
• 这些发现支持在NSCLC免疫治疗中使用多方面的预测标记.