Поиск предикторов токсичности иммунотерапии при помощи дискриминантного анализа

Рис. 1. Структура диагнозов пациентов, получающих иммунотерапию

Рис. 2. Геометрическая интерпретация дискриминантной функции

Значения лямбды Уилкса для переменных CPS и количество лимфоцитов (тыс./мкл)

Введение

Профиль токсичности нового класса препаратов – чекпоинт-ингибиторов – значительно отличается от более привычных побочных эффектов химиотерапии. В отличие от химиотерапевтических препаратов, которые действуют на быстро делящиеся клетки и напрямую повреждают их, действие иммунотерапевтических агентов реализуется опосредованно – через «нацеливание» клеток иммунной системы на клетки опухоли. Вследствие этого их использование сопряжено с принципиально иным типом токсичности – иммуноопосредованными нежелательными явлениями (иНЯ). иНЯ связаны с неспецифической активацией иммунной системы и могут вовлекать практически любую систему органов. Особенностью иммуноопосредованных побочных явлений является то, что они могут иметь отсроченное начало и большую продолжительность по сравнению с нежелательными явлениями, возникающими в результате химиотерапии [1]. Это связано с различиями в фармакодинамике. Более того, еще не выяснены механизмы дозозависимости иНЯ, их предстоит установить.

Современное состояние проблемы

Согласно данным метаанализа A. Bertrand и соавт., общая частота встречаемости иНЯ при лечении анти-CTLA-4 составила 72% (95% доверительный интервал (ДИ) 65–79) для всех степеней и 24% (95% ДИ 18–30) для токсичности высокой степени (3–4-й по CTCAE) [2]. Частота иНЯ любой степени варьировала в зависимости от дозировки препарата: от 61% (95% ДИ 56–66) у пациентов, получавших ипилимумаб в дозе 3 мг/кг, до 79% (95% ДИ 69–89) у пациентов, получавших ипилимумаб в дозе 10 мг/кг. Этот дозозависимый эффект наблюдался и при иНЯ высокой степени и составил 17% (95% ДИ 10–23) при приеме ипилимумаба в дозе 3 мг/кг и 31% (95% ДИ 22–39) при приеме ипилимумаба в дозе 10 мг/кг. Отношение рисков (ОР) развития иНЯ высокой степени при применении ипилимумаба в дозе 10 мг/кг по сравнению с 3 мг/кг составило 3,10 (1,59–6,03; p = 0,0008). ОР общего уровня заболеваемости иНЯ всех степеней не достигло статистически значимой разницы (ОР 1,16 (0,97–1,38); p = 0,10).

Смертельные иНЯ были зарегистрированы у 11 (0,86%) пациентов. Чаще всего они были сопряжены с перфорацией кишечника у пациентов с колитом.

Токсичность моноклональных антител против PD-1/PD-L1, по-видимому, встречается реже и, как правило, менее серьезна по сравнению с анти-CTLA-4. Тяжелые иммуноопосредованные реакции (3–4-й степени по CTCAE) наблюдались у 7–12% пациентов, получавших монотерапию анти-PD(L)-1, в отличие от 10–18% пациентов, которые получали монотерапию анти-CTLA-4, в исследованиях III фазы [3, 4].

Наиболее частым нежелательным явлением в исследованиях препаратов анти-PD-1/PD-L1 является утомляемость. Как правило, утомляемость бывает легкой и не связана с другими системными симптомами. Конкретный механизм, с помощью которого ингибиторы контрольных точек могут вызывать утомляемость, в настоящее время неизвестен, но, судя по всему, этот эффект не является дозозависимым.

Лихорадка, озноб и инфузионные реакции являются нередкими осложнениями иммунотерапии с примененением различных агентов, в том числе чек­поинт-ингибиторов. Предполагается, что механизм, лежащий в основе развития этой токсичности, связан с высвобождением цитокинов и неспецифической активацией иммунного ответа. Однако инфузионные реакции, связанные с анти-PD-1/PD-L1, очень редки и составляют < 1% НЯ в исследованиях фазы III [5].

Учитывая тот факт, что в случае развития серьезных иНЯ (3–4-й степени по CTCAE) многие международные организации рекомендуют прекратить использование иммунотерапевтических препаратов [5, 6], а также то, что тяжелые побочные явления могут значимо ухудшать качество жизни пациента и даже представлять опасность для жизни, важность их предотвращения становится очевидной. Более того, в метаанализе S. Hussaini и соавт. было показано, что, по-видимому, существует тесная связь между возникновением и выраженностью иммуноопосредованных явлений и противоопухолевой эффективностью ингибиторов контрольных точек [7]. Поскольку показания к назначению этих препаратов постоянно расширяются, поиск предикторов эффективности и токсичности становится первостепенной задачей.

Материал и методы

Работа выполнена на основе ретроспективного анализа данных 60 пациентов, проходивших лечение в Санкт-Петербургском городском клиническом онкологическом диспансере. Среди них 41 (65%) больной с меланомой кожи, 1 (1,6%) – с меланомой слизистых оболочек, 3 (5%) – с метастазами меланомы без верифицированного первичного очага, 1 (1,7%) – с опухолью головы и шеи, 7 (13,3%) – с немелкоклеточным раком легкого, 1 (1,7%) – с мелкоклеточным раком легкого, 2 (3,3%) – с раком ободочной кишки, 1 (1,6%) – с раком мочевого пузыря, 3 (5%) больных с раком желудка (рис. 1).

Средний возраст пациентов составил 61,053 ± 11,767 года, среди них мужчин было 29 (48,3%), женщин – 31 (51,6%). Во всех 60 наблюдениях диагноз злокачественного новообразования желудка был верифицирован морфологическим способом (гистологически).

Статистический анализ проводился на персональном компьютере с использованием программы SPSS v.26. Методы описательной статистики включали оценку среднего арифметического (М), стандартную ошибку среднего значения (m). Для поиска связи между исследуемыми количественными признаками использовался метод дискриминантного анализа.

Дискриминантный анализ – метод многомерного статистического анализа. Он включает в себя методы классификации многомерных наблюдений по принципу максимального сходства при наличии обучающих признаков. В отличие от кластерного анализа новые кластеры не образуются, а являются правилом, по которому объекты относятся к определенной группе. Задачи дискриминантного анализа во многом схожи с задачами логистической регрессии – классификация наблюдений на группы на основе прогностической модели. Несмотря на некоторые сходства, дискриминантный анализ и логистическая регрессия обладают существенными различиями. Идеи дискриминантного анализа тесно связаны с дисперсионным, регрессионным анализом.

Смысл дискриминантного анализа – на основании обучающих выборок преобразовать многомерный массив в одномерный показатель для прогнозирования принадлежности наблюдений к группам. Иными словами, построить новый обобщенный показатель, значения которого максимально различаются для объектов, отнесенных к разным группам. Обучающая выборка – это множество объектов, которые заданы значениями признаков и принадлежность которых к тому или иному классу достоверно известна. При проведении дискриминантного анализа находят дискриминантную функцию (линейную комбинацию независимых переменных), которая наилучшим образом различает категории или группы зависимой переменной.

Критический уровень достоверности нулевой статистической гипотезы принимали равным 0,05.

Для анализа методом дискриминантного анализа в модель были включены следующие переменные:

• возраст пациента;
• индекс массы тела (ИМТ);
• количество пораженных опухолью или метастазами органов;
• количество лейкоцитов (тыс./мкл);
• количество нейтрофилов (тыс./мкл);
• количество лимфоцитов (тыс./мкл);
• значение CPS.

Методом пошагового исключения переменных в качестве предикторов были отобраны значение CPS и количество лимфоцитов (тыс./мкл). Остальные переменные (возраст, ИМТ, количество пораженных опухолью или метастазами органов, количество лейкоцитов, количество нейтрофилов) были исключены программой как не вносящие статистически значимого предиктивного веса.

В результате дискриминантного анализа была получена следующая модель:

^YАИП = -4,98 + 0,05* Х_CPS + 2,23* Х_ЛИМФ,

где YАИП  – дискриминантная функция, характеризующая вероятность наличия аутоиммунных проявлений, Х_CPS – значение CPS, Х_ЛИМФ – лимфоциты, тыс./мкл.

Оба независимых показателя, включенных в прогностическую модель, имеют прямую связь со значением дискриминантной функции: увеличение как значений CPS, так и количества лимфоцитов ведет к увеличению вероятности наличия аутоиммунных проявлений (таблица).

Константа дискриминации, разделяющая исследуемых на две группы, определялась как значение функции, равноудаленное от центроидов, которые составили в группе с отсутствием аутоиммунных проявлений -0,86, а в группе наличия – 1,51. Соответственно константа дискриминации равна 0,33 (рис. 2).

При сравнении средних значений дискриминантной функции в обеих группах с помощью коэффициента λ Уилкса были установлены статистически значимые различия (p < 0,05).

Принадлежность пациентов к группе с риском вероятности наличия или отсутствия аутоиммунных проявлений определялась исходя из рассчитанных значений прогностической дискриминантной функции (1): при значении функции более 0,33 пациент относился к группе высокого риска выявления аутоиммунных проявлений, при значении функции менее 0,33 – к группе низкого риска вероятности наличия аутоиммунных проявлений.

Чувствительность модели составила 100%, специфичность – 75%.

На основании полученной модели возможно построение калькулятора, позволяющего прогнозировать вероятность развития иммуноопосредованной токсичности, вызванной иммунотерапией.

Заключение

В работе предпринята попытка выявить факторы, потенциально способные быть предикторами нежелательных явлений терапии ингибиторами иммунных контрольных точек. Согласно полученной при помощи метода дискриминантного анализа модели, с возрастанием значений как CPS, так и количества лимфоцитов до терапии увеличивается риск развития иммуноопосредованной токсичности. Необходимость верификации предикторов токсичности не оставляет сомнений, поскольку развитие тяжелых степеней токсичности служит основанием для прекращения иммунотерапии. В то же время именно иммунотерапия зачастую является единственным шансом на продление жизни для многих пациентов. Определение предикторов токсичности терапии с использованием чекпоинт-ингибиторов – сфера, которая требует дальнейшего более глубокого изучения на выборках с большим количеством пациентов.