文摘背景与目的:免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitor,ICI)在过去10年深刻改变了抗肿瘤治疗的格局,显著延长了恶性肿瘤患者的生存期。但随着其在临床上的广泛使用,免疫治疗相关不良反应(immune-related adverse event,irAE)也逐渐被报道和关注,但目前尚缺乏可靠的生物学指标用于预测irAE的发生风险。本文通过联合多个生物学指标,构建了用于预测肿瘤患者接受ICI治疗后发生irAE风险的模型。方法:共纳入2018年10月—2020年12月于复旦大学附属中山医院肿瘤内科住院治疗的恶性肿瘤患者共91例,将纳入研究的患者按照是否在接受ICI治疗后出现G2级别以上的irAE分为irAE组(n=13)和对照组(n=78)。回顾性分析了两组患者在接受ICI治疗前后包括血清可溶性肿瘤抑制因子(soluble form of suppression of tumorigenicity-2,sST2)、预后营养指数(prognostic nutritional index,PNI)及血小板与淋巴细胞比例(neutrophil to lymphocyte ratio,PLR)在内的生物学指标,构建logistic回归模型用于预测irAE发生风险。结果:irAE组共13例。irAE组与对照组患者的基线PNI水平、基线PLR水平与治疗后sST2峰值水平差异有统计学意义(P<0.05,P<0.05,P<0.01)。Logistic回归分析显示较低的基线PNI水平、基线PLR水平及较高的治疗后sST2峰值为患者接受ICI治疗后发生irAE的独立危险因素(OR=0.790,OR=0.997,OR=1.013),该logistic回归模型用于预测irAE发生风险的受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积为0.857。结论:较高的sST2水平是发生irAE的独立危险因素,联合sST2、PNI及PLR构建的logistic预测模型对患者接受ICI治疗后发生irAE具有较好的预测能力。
