Nowoczesne modele predykcyjne w leczeniu choroby Leśniowskiego-Crohna

Czy nowoczesne modele predykcyjne zmieniają podejście do leczenia CD?

Badanie retrospektywne przeprowadzone przez naukowców z Third Xiangya Hospital w Chinach koncentrowało się na opracowaniu modelu predykcyjnego dla wtórnej utraty odpowiedzi (SLR) na infliksymab (IFX) u pacjentów z chorobą Leśniowskiego-Crohna (CD). Badacze wykorzystali technikę delta-radiomiki, analizując zmiany w tkance tłuszczowej trzewnej (VAT) widoczne w badaniach CT enterografii wykonanych przed rozpoczęciem leczenia oraz po fazie indukcyjnej terapii IFX.

Populacja badana obejmowała 161 pacjentów z CD leczonych IFX między styczniem 2015 a sierpniem 2023 roku. Kryteria włączenia wymagały dostępności badań CT enterografii wykonanych w ciągu dwóch tygodni przed rozpoczęciem terapii IFX oraz po zakończeniu fazy indukcyjnej. Wykluczono pacjentów z wcześniejszą resekcją jelit, wcześniejszym leczeniem biologicznym oraz tych, którzy nie odpowiedzieli na indukcję IFX. Pacjentów podzielono losowo w stosunku 7:3 na kohorty treningową (n=112) i walidacyjną (n=49). Wśród badanych, 38 (33,9%) pacjentów w kohorcie treningowej i 16 (32,7%) w kohorcie walidacyjnej doświadczyło SLR podczas leczenia IFX.

W badaniu SLR definiowano jako nawrót objawów klinicznych między 14 a 54 tygodniem po początkowej odpowiedzi na IFX. Ocena SLR była przeprowadzana przez doświadczony zespół multidyscyplinarny na podstawie objawów klinicznych, wyników radiologicznych i endoskopowych oraz modyfikacji leczenia. Kryteria obejmowały m.in. wskaźnik aktywności choroby Leśniowskiego-Crohna (CDAI) > 150 lub redukcję o mniej niż 70% w stosunku do wartości wyjściowej, a także dowody nawrotu zmian w błonie śluzowej, definiowane jako redukcja w prostej skali endoskopowej dla CD (SES-CD) < 50% lub SES-CD ≥ 3.

Czy delta-radiomika ułatwia przewidywanie utraty odpowiedzi na IFX?

Badacze wykorzystali zaawansowane techniki radiomiczne do ekstrakcji 851 cech delta-radiomicznych z obrazów CT, które odzwierciedlały zmiany w VAT między okresem przed leczeniem a po indukcji. Równolegle analizowano konwencjonalne parametry kliniczne i obrazowe, w tym objętość VAT, objętość tkanki tłuszczowej podskórnej (SAT), stosunek VAT/SAT oraz inne biomarkery.

W analizie wieloczynnikowej zidentyfikowano trzy niezależne predyktory SLR: liczbę płytek krwi (iloraz szans [OR] = 1,005, 95% CI: 1,001-1,008, p = 0,011), klasyfikację zachowania choroby według Montrealu (OR = 2,307, 95% CI: 1,108-4,803, p = 0,025) oraz stosunek objętości VAT/SAT ≥ 1 przed leczeniem IFX (OR = 3,977, 95% CI: 1,320-11,980, p = 0,014). Te zmienne zostały włączone do modelu klinicznego.

Po zastosowaniu metody LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) wybrano 9 najistotniejszych cech delta-radiomicznych, które posłużyły do opracowania modelu delta-radiomiki. Cechy te obejmowały parametry kształtu (MajorAxisLength, MinorAxisLength) oraz złożone cechy teksturalne oparte na transformacie falkowej, które odzwierciedlały subtelne zmiany mikrostrukturalne w tkance tłuszczowej trzewnej. Następnie zintegrowano model kliniczny z modelem delta-radiomicznym, tworząc model łączony, który został zwizualizowany w postaci nomogramu dla ułatwienia zastosowania klinicznego.

Ocena wydajności modeli wykazała, że model łączony osiągnął najwyższą skuteczność predykcyjną z obszarem pod krzywą ROC (AUC) wynoszącym 0,853 (95% CI: 0,786-0,921) w kohorcie treningowej i 0,812 (95% CI: 0,677-0,948) w kohorcie walidacyjnej. Model łączony znacząco przewyższał model kliniczny zarówno w kohorcie treningowej (p = 0,023), jak i walidacyjnej (p = 0,048). Dodatkowo, model łączony wykazał najniższą wartość kryterium informacyjnego Akaike (AIC), co wskazuje na jego lepsze dopasowanie w porównaniu z pozostałymi modelami.

Wykresy kalibracyjne modelu łączonego wykazały doskonałą zgodność między przewidywanymi prawdopodobieństwami a obserwowanymi wynikami zarówno w kohorcie treningowej, jak i walidacyjnej. Analiza krzywych decyzyjnych (DCA) potwierdziła, że model łączony przewyższał modele kliniczny i delta-radiomiczny, oferując większą ogólną korzyść netto w przewidywaniu SLR w najbardziej istotnych klinicznie zakresach progowych prawdopodobieństwa.

Jakie wyzwania wiążą się ze stosowaniem modeli hybrydowych w praktyce?

Wyniki badania sugerują, że stosunek objętości VAT/SAT ≥ 1 przed leczeniem IFX jest istotnym czynnikiem ryzyka SLR. Jest to zgodne z wcześniejszymi badaniami wskazującymi, że wyższy wskaźnik tłuszczu trzewnego wiąże się ze zwiększonym ryzykiem operacji w ciągu 6 miesięcy od rozpoczęcia terapii IFX oraz z cięższym przebiegiem choroby. Podwyższona liczba płytek krwi również okazała się znaczącym predyktorem SLR, co potwierdza rolę płytek jako komórek prozapalnych w patogenezie CD.

Warto podkreślić, że VAT odgrywa kluczową rolę w patogenezie CD i jest silnie związana ze złożonością choroby, prognozą i występowaniem powikłań. VAT przyczynia się do przewlekłego zapalenia jelit poprzez wydzielanie cytokin prozapalnych, takich jak TNF-α i różne interleukiny. Badania wykazały, że pacjenci z bardziej złożonymi postaciami choroby, takimi jak fenotypy zwężające lub penetrujące, byli bardziej narażeni na SLR, prawdopodobnie ze względu na nasilone zapalenie jelit.

Badanie ma pewne ograniczenia, w tym stosunkowo niewielką liczebność próby oraz obawy dotyczące narażenia na promieniowanie związane z CT, szczególnie u młodszych pacjentów. Autorzy sugerują, że przyszłe badania powinny rozważyć wykorzystanie obrazowania metodą rezonansu magnetycznego (MRE) jako alternatywy dla CT w celu zmniejszenia ekspozycji na promieniowanie. Ponadto, mimo że model wykazał solidną wydajność w walidacji wewnętrznej, ograniczona wielkość próby może ograniczać jego możliwość uogólnienia na szersze populacje pacjentów. Konieczne są wieloośrodkowe badania prospektywne z większymi kohortami, aby zwalidować wyniki i wspierać translację kliniczną.

Podsumowując, opracowany model łączący cechy delta-radiomiczne z parametrami klinicznymi umożliwia dokładną identyfikację pacjentów z CD zagrożonych SLR podczas leczenia IFX. Model ten może pomóc w personalizacji strategii leczenia i monitorowania, potencjalnie poprawiając długoterminowe wyniki leczenia u pacjentów z CD.

Podsumowanie

Chińscy naukowcy przeprowadzili badanie retrospektywne na grupie 161 pacjentów z chorobą Leśniowskiego-Crohna, koncentrując się na opracowaniu modelu predykcyjnego dla wtórnej utraty odpowiedzi na infliksymab. Wykorzystując technikę delta-radiomiki, analizowali zmiany w tkance tłuszczowej trzewnej widoczne w badaniach CT. Model łączący cechy delta-radiomiczne z parametrami klinicznymi osiągnął najwyższą skuteczność predykcyjną, z obszarem pod krzywą ROC wynoszącym 0,853 w kohorcie treningowej i 0,812 w kohorcie walidacyjnej. Zidentyfikowano trzy kluczowe predyktory: liczbę płytek krwi, klasyfikację zachowania choroby według Montrealu oraz stosunek objętości VAT/SAT. Model może znacząco przyczynić się do personalizacji strategii leczenia, choć wymaga dalszej walidacji w większych, wieloośrodkowych badaniach prospektywnych.