Факторы риска и прогностическая модель ранних иммунопосредованных нежелательных явлений у пациентов с различными видами рака, получающих терапию анти-PD-(L)1: ретроспективное исследование в стационаре третичного уровня

Введение: Ингибиторы иммунных контрольных точек, направленные против программируемой смерти клеток 1 (PD-1) и лиганда программируемой смерти клеток 1 (PD-L1), изменили подходы к лечению многих распространённых злокачественных новообразований. Однако иммунопосредованные нежелательные явления (irAEs) существенно осложняют лечение. Для их раннего выявления и своевременного вмешательства необходимо прогнозирование риска их развития.

Методы: В исследование включили пациентов нашего центра, получавших иммунотерапию анти-PD-(L)1 с января 2019 года по май 2023 года. Для выявления наиболее значимых переменных, связанных с irAEs, провели логистический регрессионный анализ с методом наименьшего абсолютного сжатия и выбора (LASSO) и 10-кратной перекрёстной проверкой. На основе признаков, отобранных при LASSO-регрессии, с помощью многофакторного логистического регрессионного анализа построили прогностическую модель.

Результаты: В исследование включили 680 пациентов, из которых у 330 развились irAEs. В группе irAEs зарегистрировали 455 нежелательных явлений, 52 из которых имели тяжесть 3-й степени и выше. Наиболее часто выявлялась эндокринная токсичность — 174 случая из 680 (25,59%). С помощью LASSO-регрессии и логистического регрессионного анализа разработали модель оценки риска irAEs на основе доли базофилов (BASO%), концентрации гемоглобина (Hb), абсолютного числа лимфоцитов (ALC), отношения числа тромбоцитов к числу лимфоцитов (PLR), отношения числа лимфоцитов к числу моноцитов (LMR), концентрации азота мочевины крови (BUN), индекса коморбидности Чарлсона (CCI), общего соматического статуса по шкале Восточной кооперативной онкологической группы (ECOG PS), а также носительства вируса гепатита B или поверхностного антигена вируса гепатита B. Индекс согласия модели составил 0,727; модель обладала хорошей различающей способностью и калибровкой.

Выводы: Разработанная модель позволяет выявлять и вести мониторинг пациентов с высоким риском развития irAEs. Она может улучшить прогноз у пациентов с различными видами рака, получающих иммунотерапию анти-PD-(L)1.