游华/朱小玉/闫金松等团队开发首个专门针对儿童急性髓系白血病CR1移植的预后模型
2024-10-09 聊聊血液 聊聊血液 发表于上海
建立儿童 AML CR1 移植预后模型,纳入多中心患者,基于年龄等因素,具良好预测精准度,结合 FLT3/ITD AR 可精准筛选移植候选者。
儿童AML CR1移植模型
急性髓系白血病(AML)是儿童中第二常见的血液系统肿瘤,占所有儿童白血病死亡人数的一半,干细胞移植(SCT)推荐用于首次达到完全缓解(CR1) 的高风险儿童急性髓系白血病(pAML)。尽管CR1患者的SCT可能会提高一部分患者的生存率,但对大多数患者的益处仍不清楚。此外,FMS样酪氨酸激酶3/内部串联复制(FLT3/ITD)突变的患者常被归类为高风险并推荐进行SCT,然而临床上观察到伴有这类突变的患者移植后复发率较未伴有突变的更高,提示FLT3/ITD作为移植推荐指标需要更谨慎考虑。因此,迫切需要建立一个稳健的、能用于准确筛选移植候选者的预后模型,指导CR1阶段pAML患者的临床决策。
因此国内多中心学者开展研究,建立了首个专门为CR1阶段接受干细胞移植治疗的儿童急性髓系白血病开发的预后模型——pAML SCT模型,能够在早期协助临床医生判断患者的临床发展及疾病转归,并可以帮助移植前决策,实现精准分层治疗。该研究近日发表于《Cell Reports Medicine》,重庆医科大学附属儿童医院/国家儿童健康与疾病临床医学研究中心杨画副教授、寻阳副教授、沈亚莉副主任医师、中国医科大学附属盛京医院王洪涛主任医师为共同第一作者。重庆医科大学附属儿童医院/国家儿童健康与疾病临床医学研究中心游华教授、中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院)朱小玉教授、大连医科大学附属第二医院闫金松教授、国家卫健委出生缺陷与生殖健康重点实验室魏丽副研究员为共同通讯作者。
研究亮点
开发了一个简化且稳健的预后模型,用于CR1 pAML患者的SCT
该模型独立于细胞分子学风险,具有良好的预测精准度。
该模型在不同移植物来源和供者类型中都显示出可靠的精准度。
使用FLT3/ITD突变等位基因比率(FLT3/ITD AR)改善后,该模型可精准识别出可能获益的SCT候选者
研究结果
该项研究纳入来自多个中心共540例在CR1阶段接受SCT的pAML患者,研究共分为四个阶段:建立模型、模型的内外部验证、与其他模型进行对比和临床决策支持(即联合FLT3等位基因比率以实现精准筛选合适的SCT候选者)。
建立模型
训练队列纳入214例患者,通过单因素和多因素分析,确认年龄、KMT2A重排(KMT2A-r)和第一周期结束时的微小残留病(MRD1) 与SCT生存率高度相关,并基于三个因素建立pAML SCT模型,具体公式为:评分=(0.612 x KMT2A-r)+(0.643 x MRD1)-(0.682 x 诊断时年龄<5)。风险评分-0.682及以下为低危,大于-0.574为高危,在-0.681和0.573之间为中危,相应的5年总生存率(OS)分别为76%、65%和35%(p<0.0001),5年无事件生存率(EFS)分别为65%、56%和32% (p=0.00045)。
模型的内外部验证
随后在94例患者的内部验证队列和232例患者的外部验证队列分别进行验证(外部验证分为2个队列,还根据供者移植物来源[骨髓和脐带血]和供者类型[亲缘和非亲缘]分别进行验证),表明该模型具有很强的区分度、校准度和稳健性。
对比其他模型
在内部验证队列中将pAML SCT与study-defined risk group和allogeneic HCT risk两个模型进行对比,包括风险分层能力、辨别力和临床应用,表明pAML SCT模型在实际临床决策中具有更高的净效益,更适合临床实践,是目前AML患者最佳的SCT预后工具。
临床决策支持
通过结合该模型与移植决策常用的因子FLT3/ITD等位基因比率(FLT3/ITD AR),把患者细分为推荐移植组及不推荐移植组(见下图A),较目前真实世界常用的SCT移植决策方案更精准,利于医生指导和/或识别适宜干细胞移植候选者及治疗方案的制定。
总结
作者建立了首个专门为在CR1阶段接受SCT治疗的pAML患者开发的预后模型并予以验证,其包含3个临床常用的因子,此外结合FLT3/ITD AR可使该模型能够准确识别适合SCT的患者。该模型能够在早期协助临床医生判断患者的临床发展及疾病转归,并可以帮助移植前决策,实现精准分层治疗,且在各种临床环境中具有广泛适用性。
参考文献
Yang et al., A simplified and robust risk stratification model for stem cell transplantation in pediatric acute myeloid leukemia, Cell Reports Medicine (2024), https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2024.101762
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