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如何預判瑞利珠單抗治療中重度嗜酸細胞性哮喘患者的反應

摘要:模型算法測試顯示,靈敏度95.4%~95.5%,特異性40.6%~54.1%,且增加了相當復雜的Jackknife重采樣和交叉研究驗證,證實了該模型算法的穩(wěn)定性。

 瑞利珠單抗(reslizumab)為人抗白細胞介素-5單克隆抗體,國外學者Bateman及同事[1]使用reslizumab的臨床試驗數(shù)據[2],對控制不佳的中重度嗜酸細胞性哮喘患者行維持用藥治療。

數(shù)據源來自這兩項試驗(NCT01287039;NCT01285323),招募≥18歲、符合GINA4或5標準且接受靜脈注射reslizumab的患者。.

鑒于治療16wk時對哮喘的應答趨于穩(wěn)定,研究選擇16wk這一時間點[3]。研究人員依據相較于基線治療16wk后的哮喘控制問卷及哮喘生活質量問卷評分、肺功能(第1秒用力呼氣量)和臨床哮喘急性加重次數(shù)的變化,構建數(shù)學模型,未對參數(shù)賦予特定權重,而是認為所有4個參數(shù)同等重要。對于急性發(fā)作風險評分,參考GINA治療步驟、緩解藥物日均吸入量、FEV1、ACQ-5評分和BMI等5個因素進行預測[4]。

模型算法測試顯示,靈敏度95.4%~95.5%,特異性40.6%~54.1%,且增加了相當復雜的Jackknife重采樣和交叉研究驗證,證實了該模型算法的穩(wěn)定性。

應用該算法的預測結果顯示,應答者276例,實際248例患者(89.9%)預測準確。然而,對于預測無應答者的26例患者,準確率僅為50.0%,仍不確定19例患者是否產生應答。

由此得出,該算法允許在reslizumab治療第16周時預測治療第52周時的患者應答,但實際情境并不適合預測無應答者。

優(yōu)劣

在日益激烈的市場環(huán)境下,Bateman及其同事提出的研究方法和模型,顯然是引導新藥臨床治療的正確方法。

盡管該算法的靈敏度為95%,令人印象深刻;但其特異性似乎太低,無法使用該算法來制定終止reslizumab治療的決策

 

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