在CAR-T细胞治疗后,构建和验证基于营养状况 (CONUT) 的基因组图来预测复发性/耐药性多发性骨髓瘤的长期血液毒性
Peng Xu1,2,3, Xin-Ying Duan1,2,3, Qi-Wen Feng1,2,3
1Blood Disease Institute, Xuzhou Medical University, Xuzhou, Jiangsu, China.
Frontiers in nutrition
|March 11, 2026
概括
在复发性/耐药性多发性骨髓瘤 (R/R MM) 患者的CAR-T细胞治疗后,一个新的诺米图预测了长期的血液毒性 (PHT). 该工具使用控制营养状况 (CONUT) 评分和其他因素进行早期风险评估.
科学领域:
- 血液学 血液学 血液学
- 在瘤学瘤学.
- 免疫治疗是一种免疫疗法.
背景情况:
- 化学抗原受体 (CAR) -T细胞疗法在复发性/耐药性多发性骨髓瘤 (R/R MM) 中显示出高疗效.
- 长期血液毒性 (PHT) 是影响患者结果的重大不良事件.
- 目前缺乏CAR-T细胞治疗后PHT的预测工具.
研究的目的:
- 开发和验证用于在CAR-T细胞治疗后早期预测PHT的诺米克图.
- 为了利用基线控制营养状况 (CONUT) 评分作为预测因素.
- 为了改善接受CAR-T细胞治疗的R/RMM患者的风险分层.
主要方法:
- 对302名接受CAR-T细胞治疗的R/RMM患者的回顾性分析.
- 使用基于CONUT得分,瘤负担,费里丁和干扰素-γ (IFN-γ) 等预测因子的逻辑回归进行名录的开发.
- 使用曲线下面面积 (AUC),校准曲线和决策曲线分析 (DCA) 验证名图的性能.
主要成果:
- 诺米图识别了高瘤负担,费里丁,IFN-γ和CONUT得分作为长期3/4级中性质减退 (>28天) 的独立预测因素.
- 在训练队列中,nomogram实现了0.815的偏差校正AUC,在验证队列中达到0.824.
- 该模型与CAR-HEMATOTOX模型相比显示出优异的预测性能,并通过DCA证实了临床实用性.
结论:
- 一个经过验证的纳米图,包括基线CONUT得分和临床变量,可以有效预测R/RMM患者在CAR-T细胞治疗后的PHT风险.
- 该工具有助于早期风险分层和个性化管理策略.
- 诺米图有助于优化患者护理和治疗多发性骨髓瘤的CAR-T细胞治疗的结果.
