【Ebiomedicine】基于B细胞亚群建立模型预测慢性GVHD
2025-03-22 聊聊血液 聊聊血液 发表于陕西省
国内多中心学者结合光谱流式细胞术与机器学习算法开发 cGPS 模块,经回顾性和前瞻性研究验证其可有效预测 cGVHD 进展和治疗效果。
慢性GVHD
慢性移植物抗宿主病(cGVHD)是异基因造血干细胞移植(allo-HSCT)后的一种常见并发症,导致显著的发病率和死亡率。目前的治疗主要依赖于皮质类固醇,但其效果有限且长期使用有显著毒性。此外,现有的诊断和严重程度评估标准无法预测cGVHD的即将发生,导致治疗策略的延迟和后续治疗试错。由于cGVHD的动态特性和缺乏可靠的实时监测工具,预测其进展一直具有挑战性,需要投入大量时间和财力进行有效管理。因此,确定适当的免疫细胞亚群或分子作为cGVHD的预后或预测性生物标志物机有必要。
基于B细胞稳态在cGVHD进展中的关键作用,国内多中心学者将光谱流式细胞术与先进的机器学习算法相结合,系统分析了B细胞与cGVHD进展的关系,并利用对不同B细胞亚群的识别,开发了cGPS (cGVHD Progress Score)动态预测模块,并在回顾性研究和前瞻性研究(非GVHD25例,cGVHD 66例)中验证其临床应用的潜力。结果近日发表于《Ebiomedicine》。
研究方法&结果
研究方法
该研究基于B细胞稳态在cGVHD进展中的关键作用,结合光谱流式细胞术和先进的机器学习算法,包括三个队列:
队列1:5例健康供者和5例cGVHD患者,用于识别与cGVHD相关的细胞群。
队列2:17例健康供者、31例cGVHD患者和15例非GVHD患者,用于确认B细胞群与疾病的关系,确定最佳标记组合,并开发cGPS模块。
队列3:32例健康供者、35例cGVHD患者和10例非GVHD患者,用于验证cGPS模块预测非GVHD患者发展为cGVHD以及预测cGVHD患者疾病进展的能力。
研究结果
B细胞亚群的识别:通过光谱流式细胞术和机器学习模型,研究者发现了一个特征为CD27+CD86+CD20−的B细胞亚群,能够精确区分cGVHD患者和健康供者。
cGPS模块的开发:基于CD27、CD86和CD20的标记组合,研究者开发了cGPS模块,该模块通过计算CD27+CD86+CD20−细胞的频率,并将其转换为0到100的分数,直观反映cGVHD相关B细胞亚群的变化。
回顾性验证:以1.15为cutoff值,cGPS在预测非GVHD患者发展为cGVHD的AUC值为0.98,在预测cGVHD患者疾病进展的AUC值为0.88。
前瞻性验证:在平均三个月的观察期内,cGPS可准确预测所有非GVHD患者发展为cGVHD的病例,以及所有cGVHD患者的疾病进展或稳定情况。
总结
cGPS是一个基于B细胞的动态监测工具,能够有效预测cGVHD的进展和治疗效果。
cGPS通过特定的B细胞标记组合(CD27、CD86和CD20)计算得出,具有高度的敏感性和特异性。
通过多中心的回顾性和前瞻性研究,cGPS的可靠性和适应性得到验证,显示出其在临床应用中的巨大潜力。
该研究提供了一个新的工具cGPS,用于cGVHD的早期诊断和治疗效果评估,解决了临床上的一个关键未满足需求。cGPS的开发为改善患者预后提供了可能,并为未来的cGVHD管理提供了新的方向。
参考文献
EBioMedicine . 2025 Feb 12:113:105587. doi: 10.1016/j.ebiom.2025.105587.

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