发布于:2021-11-24
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TP53 突变的 AML 如何治疗?基于机器学习的临床决策为 AML 治疗带来哪些获益?

一年一度的美国血液学会(ASH)年会是全球血液学领域规模最大、涵盖最全面的国际学术盛会之一。

2021 年第 63 届 ASH 年会将于 2021 年 12 月 11—14 日在美国亚特兰大以线上线下结合形式举行,届时,来自世界各地的血液学专家及学者将汇聚于此,共同交流及探讨血液领域的最新进展。

急性髓系白血病(AML)是成人中最常见的急性白血病,预后较差,由于病情进展迅速,大多数患者最终会对治疗产生耐药或复发,发展为复发或难治性急性骨髓性白血病,五年生存率仅有 27%。研究者们试图从各种不同的方向寻找治疗策略,来为 AML 患者寻求更好的预后, 因此其最新研究成果也被业界关注。

KMT2A 基因突变在儿童 AML 发生率及对治疗预后的影响如何?

既往的研究发现,KMT2A 部分串联重复序列 (KMT2A-PTD) 与成人 AML 不良结局相关,但 KMT2A-PTD 相关的 AML 患病率和临床意义在儿童患者中尚不明确。

研究者们将 1294 例进入 COD AAML1031 临床试验的 AML 患者纳入研究队列(摘要号 609),分析其转录组和基因组数据,以确定 KMT2A-PTD 的发生率、与其一同发生的其他基因的突变频率以及与该 KM2TA-PTD 相关的结局。研究发现,KMT2A-PTD 通常与 FLT3 突变同时发生,FLT3 的突变形式通常为内部串联重复(FLT3-ITD),但 FLT3-ITD 发生与否并不会影响 KMT2A-PTD 型 AML 患者的结局。

不过,在第一次完全缓解后接受造血干细胞移植治疗的队列中,大多数患者有 FLT3-ITD 突变,这类患者与队列中的其他患者相比,治疗结局有所改善,表明强化治疗可能会对此类患者产生积极作用。此研究加强了对 KMT2A-PTD 型 AML 的理解,或许 KMT2A 未来可作为 AML 患儿的治疗靶点。

Venetoclax 联合阿扎胞苷或低甲基化药物治疗伴有 TP53 突变的 AML 疗效如何?

Venetoclax(Ven)是一类针对 BCL-2 的口服靶向药,可用于治疗 AML。既往研究发现,TP53 突变与 Ven 的不良结局有关,但在使用低甲基化药物(HMA)和 Ven 治疗低细胞遗传性的 AML 患者时,是否有 TP53 突变能否对治疗效果产生影响还尚未可知。

研究人员使用 Ven 联合阿扎胞苷(Aza)或 HMA 治疗低细胞遗传性的 AML 患者,观察 TP53 突变对治疗效果的影响(摘要号 224)。研究队列共包括 546 例患者,在低细胞遗传性,且无 TP53 突变的患者中,与单独使用 Aza 治疗的患者相比,使用 Ven 联合 Aza 或 Ven 联合 HMA 治疗的患者的缓解率更高,中位缓解持续时间(DoR)和中位总生存期 (OS) 延长。

治疗结局与中遗传风险、无 TP53 突变、Ven 联合 Aza 治疗的患者相似。相比之下,对于低细胞遗传且发生了 TP53 突变的患者,治疗应答率的改善并未转化为 DoR 或 OS 的改善。

CPX-351 作为一线治疗 AML 真实世界研究结果公布

在近期的一项Ⅲ期临床试验中发现,阿糖胞苷和柔红霉素的脂质体包封药物 CPX-351 与常规治疗方案相比,对 60-75 岁 AML 伴骨髓发育不良相关改变 (AML-MRC) 的患者,或治疗相关 AML (t-AML) 患者的缓解率更高,总生存期 (OS) 更长,然而仍有一些问题在此试验中没有得到解决。

因此,研究者对 188 例采用 CPX-351 作为一线治疗的 AML 患者进行了真实世界分析。此研究证实了 CPX-351 的疗效,此类药物确实是高危 AML 患者的有效治疗方法,且联合造血干细胞移植进行治疗,效果甚好。

异基因造血干细胞移植仍是治疗 TP53 突变的 AML 患者的有效策略

TP53 突变的 AML 患者 (TP53m-AML) 预后较差,研究人员尚未寻得最有效的治疗方法。

研究人员将 174 例 TP53m-AML 患者纳入队列(摘要号 797),对其骨髓样本进行基因突变分析,结果显示,除异基因移植可以改善部分患者的长期生存率以外,采用其他方式进行治疗的患者的治疗结局并没有体现明显差异。

需要采取有效的治疗方式,使患者能够成功的过渡到移植阶段,而这仍需进行进一步的研究。

对每一位患者进行独特的生物建模,个性化制定患者新型药物组合,改善患者预后

除了常见的基因治疗以及药物治疗以外,一些基于机器学习的生物学模型也在疾病治疗中发挥了很大的能量。AML 的分子特征分析揭示了一个复杂且异质性的疾病网络,该网络会对患者的个性化疗和药物治疗方案的选择提供参考。

Cellworks 计算组学生物学模型 (CBM),可生成患者特异性蛋白质网络图,通过对每个患者的独特癌症进行建模,预测对不同药物的个性化反应,为难治性患者确定新型药物组合,并优化治疗选择以改善结局。

研究人员将 416 例新发 AML 患者纳入队列,根据患者的细胞遗传学数据和分子数据,CBM 会为每个患者生成一个治疗应答指数(TRI),用于量化 AML 中化疗药物的疗效。并且,CBM 还可用于预测总生存期(OS)。

研究证明,使用 CBM 对患者特有的基因突变和拷贝数变异进行评估,可预测其对药物反应的影响,此举能够有效改善患者的预后。


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