Нова модель прогнозування може ідентифікувати пацієнтів з НДРЛ, у яких навряд чи буде досягнуто відповіді на імунотерапію

У клінічній практиці для лікування недрібноклітинного раку легені (НДРЛ) широко застосовуються імунотерапевтичні препарати, які пригнічують молекули PD1, PD-L1 або CTLA-4. Близько 20–50% пацієнтів із занедбаним НДРЛ добре відповідають на імунотерапію, і показник виживаності у них досить високий. Однак у інших хворих часто спостерігається низький рівень клінічної відповіді. Існує гостра необхідність в ідентифікації біомаркерів, за допомогою яких можна встановити, які пацієнти не демонструватимуть відповідь на терапію, щоб уникнути непотрібного лікування і замість цього призначити потенційно ефективні препарати.

Експресія PD-L1, виміряна в пухлині пацієнта — біомаркер, що часто використовується для відбору хворих, яким слід призначати терапію анти-PD1/PD-L1. Однак результати декількох досліджень продемонстрували, що пацієнти можуть реагувати на ці препарати навіть за низької експресії PD-L1. Виявлення інших аналогічних тканинних біомаркерів може бути дороговартісним або відповідно до методики дослідження можуть бути високі вимоги до якості і кількості тканини для аналізу.

У новій статті, опублікованій в журналі Національного інституту раку (Journal of the National Cancer Institute — JNCI) «Cancer Spectrum», дослідники з Онкологічного центру Моффітта (Moffitt Cancer Center) описують створену ними модель прогнозування, яка включає інформацію, розраховану на основі зображень комп’ютерної томографії. Ця модель дозволяє ідентифікувати пацієнтів, у яких навряд чи буде досягнуто відповіді на імунотерапію.

Замість того, щоб аналізувати загальні тканинні біомаркери, такі як патерни експресії білків, дослідницька група Онкологічного центру Моффітта оцінила потенціал використання характеристик комп’ютерної томографії перед лікуванням у поєднанні з клінічними даними для виявлення маркерів, пов’язаних з результатами імунотерапії.

Метью Шабат, доктор філософії (Matthew Schabath, Ph.D.), член-кореспондент відділу епідеміології раку Онкологічного центру Моффітта, зазначає, що кількісні характеристики на основі зображень, або радіоміка, відображають патофізіологію та неоднорідність, що лежить в основі пухлини. Вони мають переваги в порівнянні з тканинними біомаркерами, оскільки ці дані можна швидко отримати з використанням стандартних медичних зображень і збирати інформацію про всю пухлину, а не про невелику її частину, яка підлягає біопсії та аналізу.

Дослідники проаналізували клінічні характеристики та рентгенологічні особливості 180 пацієнтів з НДРЛ, які отримували анти-PD1/PD-L1 з терапією анти-CTLA-4 або без неї. За словами Боба Гілліса, доктора філософії (Bob Gillies, Ph.D.), старшого члена та голови відділення фізіології раку, мета дослідження полягала в тому, щоб створити економну модель. Ця модель також відома як проста модель з найменшою кількістю змінних і максимально можливою прогнозованою силою.

Було встановлено, що серед 16 розглянутих клінічних особливостей рівні сироваткового альбуміну та кількість метастазів у пацієнта були значною мірою пов’язані із загальною виживаністю. Серед 213 радіологічних ознак зворотна різниця в матриці поєднання рівнів сірого (Gray-Level Co-Occurrence Matrix — GLCM) корелювала із загальною виживаністю. Статистичний аналіз і моделювання даних показали, що ці характеристики були відповідними параметрами для включення в модель, у результаті чого виділено чотири групи за критерієм передбачуваного ризику летального наслідку після імунотерапії: низький, середній, високий і дуже високий.

Дослідники підтвердили ефективність своєї моделі на 2 додаткових популяціях пацієнтів. Встановлено, що у групі дуже високого ризику відзначали надзвичайно низьку загальну виживаність після імунотерапії з трирічною загальною здатністю до виживання 0%, у той час як група низького ризику мала трирічну загальну виживаність близько 40%. Також дослідники встановили, що радіомна характеристика GLCM була пов’язана з експресією гена CAIX за принципом зворотного співвідношення, який бере участь у гіпоксії пухлини і регулює її ріст і метастазування, забезпечуючи біологічну підтримку зворотного співвідношення GLCM в якості потенційного біомаркеру. З огляду на те, що гіпоксія або низький рівень кисню в тканинах має важливі наслідки для всіх типів розвитку раку, ці результати передбачають, що зворотне співвідношення GLCM може бути можливим предиктором реакції пацієнта на інші протиракові препарати.

Ці результати показують, що хворі з дуже високим ризиком повинні або повністю уникати імунотерапії, або використовувати попередні комбіновані методи лікування, які можуть дати кращу клінічну відповідь. Дослідники висловлюють надію, що при подальших дослідженнях ця модель може бути використана для зміни клінічної практики і дозволить пацієнтам уникати призначення препаратів, на які вони можуть не реагувати.

За матеріалами www.news-medical.net