致编辑的信：关于“循环中的成纤维细胞生长因子21与中国人群的血压相关：一项基于社区的研究”

《Annals of Medicine》：Letter to the Editor regarding: ‘Circulating fibroblast growth factor 21 is associated with blood pressure in the Chinese population: a community-based study’

化疗耐受性对多发性骨髓瘤（MM）疗效至关重要，尤其是老年患者。本研究通过回顾性分析111例MM患者，动态评估国际骨髓瘤工作组（IMWG）老年评估量表（GA）和造血评分（HS），发现静态评估预测化疗相关毒性的能力有限，而动态整合IMWG GA与HS（Hemo-IMWG GA）模型显著提升风险分层能力，尤其在血液和非血液毒性预测中表现更优。Hemo-IMWG GA通过结合功能状态和造血指标，优化了化疗耐受性评估的临床应用价值。

　　在多发性骨髓瘤（MM）的治疗过程中，化疗耐受性是一个决定治疗效果和患者生存率的关键因素，尤其在身体状况较差的患者群体中，这一问题尤为突出。当前，国际骨髓瘤工作组（IMWG）的老年人评估工具（Geriatric Assessment, GA）被广泛应用于对患者脆弱性进行评估，但在某些方面仍存在局限。例如，该工具在区分血细胞毒性方面的风险能力较弱，无法全面反映患者在治疗过程中的动态变化。因此，探索更加全面和动态的评估方法，以提高对化疗耐受性的预测准确性和临床适用性，成为当前研究的重点。

本研究回顾性分析了中山大学附属第三医院在2018年1月至2024年6月期间接受治疗的111例新诊断的MM患者，重点评估了IMWG GA和血细胞评分（Hematopoietic Score, HS）在治疗期间对化疗耐受性的动态影响。研究发现，静态评估（即在治疗开始前进行一次性评估）对预测化疗相关不良事件（AEs）的准确性有限，而动态评估则能更有效地识别患者在不同治疗周期中的脆弱性变化。IMWG GA和HS的结合使用，即Hemo-IMWG GA模型，不仅在预测总毒性方面表现出色，还在区分非血细胞毒性方面取得了显著成效。对于血细胞毒性，HS单独使用时具有更强的预测能力，但Hemo-IMWG GA通过整合功能性和血细胞功能的评估维度，能够更全面地识别患者的脆弱性，为个体化治疗决策提供支持。

在实际临床应用中，MM患者在接受化疗过程中，非血细胞不良事件通常在治疗初期占主导地位，但随着治疗周期的推进，血细胞不良事件的比例逐渐增加。这表明，随着治疗的深入，患者的血细胞功能逐渐受到抑制，从而影响了整体的治疗耐受性。因此，动态监测血细胞功能变化，有助于更准确地评估患者对化疗的反应，及时调整治疗方案，以减少不良事件的发生率并提高治疗效果。此外，研究还发现，IMWG GA在区分非血细胞不良事件方面具有一定优势，但在血细胞毒性方面的表现不如HS。而HS虽然在血细胞毒性预测方面具有高度敏感性，却在非血细胞毒性方面的区分能力较弱。

为了弥补这些不足，Hemo-IMWG GA模型被提出，它结合了IMWG GA的功能性评估和HS的血细胞功能指标，从而形成了一个更加全面的评估体系。这一模型在预测总毒性、非血细胞毒性以及血细胞毒性方面均显示出显著的优势。通过动态评估，Hemo-IMWG GA能够更准确地识别患者在不同治疗阶段的脆弱性变化，特别是对于那些处于中间状态的患者（Int-Fit组），其风险评估的不确定性在动态评估中得到了缓解。这表明，Hemo-IMWG GA模型不仅提高了风险分层的准确性，还增强了临床解释的清晰度。

然而，尽管Hemo-IMWG GA模型在预测化疗不良事件方面表现优异，但其在非血细胞不良事件中的临床益处仍较为有限。这可能与当前临床实践中对非血细胞不良事件的处理方式有关，例如，通常采用暂时性治疗中断或支持性治疗，而非根本性的剂量调整或治疗方案改变。因此，模型的预测价值在实际应用中可能受到一定限制。此外，研究还指出，HS单独使用时虽然在血细胞毒性预测方面具有显著优势，但无法全面评估非血细胞不良事件的风险，因此需要与IMWG GA结合，以实现更全面的患者评估。

本研究的局限性也值得重视。首先，由于是单中心回顾性研究，样本量较小（111例）且患者年龄相对较低（中位年龄为61岁），这可能影响研究结果的普遍适用性，尤其是在老年或更加脆弱的患者群体中。其次，回顾性研究设计可能导致部分关键数据缺失，如部分患者的遗传学信息和轻度不良事件（如CTCAE 1-2级）的记录不完整，从而影响模型的准确性。此外，研究未考虑治疗过程中的调整因素，如剂量变化、治疗延迟或支持性措施（如使用粒细胞集落刺激因子G-CSF），这些因素可能对不良事件的发生率产生重要影响。因此，未来的研究应采用前瞻性设计，系统收集这些数据，并将其纳入分析模型，以更真实地反映临床实践中的治疗调整。

总的来说，本研究通过动态评估方法，揭示了IMWG GA和HS在预测MM患者化疗耐受性方面的不同优势和局限。Hemo-IMWG GA模型的提出，不仅弥补了单一评估工具的不足，还为临床提供了更精准的风险分层工具。这一模型在实际应用中具有重要的临床意义，能够帮助医生更好地识别高风险患者，从而在治疗过程中采取更为积极的监测和支持措施，提高患者的整体治疗效果和生活质量。未来的研究需要进一步验证该模型在更大样本和多中心研究中的适用性，并探索如何将其有效地整合到个体化治疗方案中，以实现更好的临床应用和治疗优化。