European Radiology:肝细胞癌免疫治疗后的肿瘤反应评估

时间:2025-02-15 12:09:36   热度:37.1℃   作者:网络

肝细胞癌(HCC)是全球第六大常见癌症,也是癌症相关死亡的第三大常见原因。许多患者确诊时已处于疾病晚期,因此不符合治愈性治疗的条件。根据巴塞罗那临床肝癌分期系统,晚期疾病的推荐治疗方法是全身治疗。在长达十年的时间里,酪氨酸激酶抑制剂(如索拉非尼)是唯一的全身治疗选择,之后关于免疫检查点抑制剂(ICIs)的有前景的数据不断涌现,免疫治疗已取代酪氨酸激酶抑制剂成为一线治疗方法。虽然接受免疫治疗的晚期肝细胞癌患者的生存获益已超过索拉非尼,但总体缓解率仅为 17% - 33%,这表明超过一半的患者并未从这种治疗方法中受益。目前,肿瘤对免疫检查点抑制剂的复杂反应体现在不典型且难以理解的影像学模式上,传统的影像学生物标志物可能无法全面描述这些模式。因此,确定能够可靠地早期检测疾病进展的反应评估指标,将有助于为治疗方案的调整提供依据,比如启动二线治疗。

最常用的影像学生物标志物是实体瘤的一维(1D)疗效评价标准(RECIST 1.1)。然而,在使用免疫检查点抑制剂治疗的肝部病变中,肿瘤大小的变化并不能最理想地或最早地反映治疗反应模式。因此,像改良的实体瘤疗效评价标准(mRECIST)这样更专业的标准应运而生并得到了应用。mRECIST 纳入了对肿瘤活性的评估,肿瘤活性被定义为在多期磁共振成像中表现出动脉期对比增强的肿瘤部分。其他的疗效评价标准,如更为复杂的免疫相关实体瘤疗效评价标准,尚未得到充分验证。所有的 RECIST 标准都存在一个局限性,即测量是在单一的轴平面上进行的,因此高度依赖于阅片者,并且无法反映不对称肿瘤形状的变化。欧洲肝脏研究协会基于三维(3D)增强的定量技术(qEASL)已经被开发并验证,衍生出了容积 qEASL(vqEASL)和百分比 qEASL(% qEASL)来评估治疗反应,其准确性高于一维标准。肿瘤反应评估指标的多样性提供了多种可能性,这些指标需要根据免疫治疗及其独特的肿瘤反应表现进行调整,并在真实世界的临床环境中得到验证。


最近,发表在European Radiology 上的一篇文章比较了一维和三维肿瘤反应评估方法在预测接受免疫治疗的肝细胞癌(HCC)患者中位总生存期(mOS)方面的性能。

本回顾性研究纳入了 2017 年至 2023 年间接受免疫治疗且在治疗前后均接受多期对比增强磁共振成像(MRI)检查的肝细胞癌患者。使用一维的实体瘤疗效评价标准 1.1 版(RECIST 1.1)和改良实体瘤疗效评价标准(mRECIST),以及三维的容积定量欧洲肝脏研究协会标准(vqEASL)和百分比定量欧洲肝脏研究协会标准(% qEASL)来评估肿瘤反应。将患者分为疾病控制组与疾病进展组,以及有反应组和无反应组。通过绘制 Kaplan-Meier 曲线并进行对数秩检验来评估对中位总生存期的预测价值。使用 Cox 回归模型评估临床基线参数与中位总生存期之间的关联。

本研究共纳入 37 例患者(平均年龄 69.1 岁 [标准差 8.0];男性 33 例)。中位总生存期为 16.9 个月。三维的 vqEASL 和 % qEASL 能够成功地将患者按疾病控制和疾病进展进行分层(vqEASL:风险比 [HR] 为 0.21,置信区间 [CI]:0.55 - 0.08,P < 0.001;% qEASL:HR 为 0.18,CI:0.83 - 0.04,P = 0.013),同时也能按有反应和无反应进行分层(vqEASL:HR 为 0.25,CI:0.08 - 0.74,P = 0.007;% qEASL:HR 为 0.17,CI:0.04 - 0.72,P = 0.007),从而预测中位总生存期。一维标准中,mRECIST 仅能按疾病控制和疾病进展进行分层(HR 为 0.24,CI:0.65 - 0.09,P = 0.002),而 RECIST 1.1 在两种分层方式中均未显示出预测价值。多因素 Cox 回归分析确定甲胎蛋白(AFP)> 500 ng/mL 是中位总生存期较差的一个预测因素(P = 0.04)。 


图 根据临床特征的生存率:免疫治疗方案(A)、疾病扩散(B)、基线时的甲胎蛋白(AFP) (C)和基线时总肿瘤体积(tTV)的增强肿瘤体积(eTV) (D)

本项研究表明,基于三维定量增强的反应评估工具 qEASL 能够预测接受免疫治疗的肝细胞癌患者的总生存期,并且可以识别出对治疗无反应的患者。

原始出处:

Rabea Sobirey,Nickolai Matuschewski,Moritz Gros,et ak.Tumor response assessment in hepatocellular carcinoma treated with immunotherapy: imaging biomarkers for clinical decision-making.DOI:10.1007/s00330-024-10955-6

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