切除性肝细胞癌患者中辅助性抗PD-1治疗的长期生存情况及其受益者

《Annals of Surgical Oncology》:Long-Term Survival and Beneficiaries of Adjuvant Anti-PD-1 Therapy in Resected Hepatocellular Carcinoma

【字体: 时间:2025年10月27日 来源:Annals of Surgical Oncology 3.5

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  肝细胞癌(HCC)术后早期和晚期复发由残存和新生肿瘤驱动,其生物学特性及治疗敏感性存在差异。本研究纳入中国9中心3436例HCC患者,通过倾向得分匹配比较PD-1抑制剂辅助治疗与主动监测的生存获益,并利用机器学习模型(AUC 0.818)筛选高风险患者。结果显示,PD-1抑制剂显著改善高风险患者无病生存率(HR 0.69,p<0.001),且在2年 landmark分析中优先降低早期复发(HR 0.67,p<0.001),但对晚期复发(HR 0.81,p=0.380)及低风险患者无效。

  

摘要

背景

早期和晚期肝细胞癌(HCC)的复发分别由残留肿瘤和新发肿瘤驱动,两者在生物学特性和潜在的治疗反应性方面存在差异。辅助性PD-1抑制剂(aPD-1)在这些不同复发模式中的有效性仍不明确。

患者与方法

本研究共纳入了来自中国9个中心的3436例患者。其中,1662名患者(2019–2023年)通过倾向评分匹配,以比较aPD-1与主动监测对生存结果的影响。使用1774名患者(2014–2018年)的数据训练机器学习(ML)模型来预测早期复发(≤ 2年)。随后在ML预测的亚组中进一步评估aPD-1的疗效,并通过2年阶段性分析来评估其对复发原因的影响。

结果

逻辑回归模型表现最佳,在测试集中的AUC为0.818。被分类为高风险的患者无病生存期(DFS)和总生存期显著较差。aPD-1显著改善了高风险患者的DFS(风险比HR 0.69,95%置信区间0.57–0.84,p < 0.001),但在低风险患者中未观察到益处(HR 0.99,95%置信区间0.71–1.39,p = 0.950)。阶段性分析进一步表明,aPD-1主要减少高风险HCC的早期复发(HR 0.67,95%置信区间0.54–0.83,p < 0.001),而对晚期复发的疗效有限(HR 0.81,95%置信区间0.49–1.31,p = 0.380)。

结论

aPD-1的疗效具有时间依赖性,主要通过控制残留微转移来减少早期复发,而非预防新发肿瘤。机器学习模型能够准确识别最有可能受益的患者,这突显了基于风险指导的辅助治疗的重要性。

背景

早期和晚期肝细胞癌(HCC)的复发分别由残留肿瘤和新发肿瘤驱动,两者在生物学特性和潜在的治疗反应性方面存在差异。辅助性PD-1抑制剂(aPD-1)在这些不同复发模式中的有效性仍不明确。

患者与方法

本研究共纳入了来自中国9个中心的3436例患者。其中,1662名患者(2019–2023年)通过倾向评分匹配,以比较aPD-1与主动监测对生存结果的影响。使用1774名患者(2014–2018年)的数据训练机器学习(ML)模型来预测早期复发(≤ 2年)。随后在ML预测的亚组中进一步评估aPD-1的疗效,并通过2年阶段性分析来评估其对复发原因的影响。

结果

逻辑回归模型表现最佳,在测试集中的AUC为0.818。被分类为高风险的患者无病生存期(DFS)和总生存期显著较差。aPD-1显著改善了高风险患者的DFS(风险比HR 0.69,95%置信区间0.57–0.84,p < 0.001),但在低风险患者中未观察到益处(HR 0.99,95%置信区间0.71–1.39,p = 0.950)。阶段性分析进一步表明,aPD-1主要减少高风险HCC的早期复发(HR 0.67,95%置信区间0.54–0.83,p < 0.001),而对晚期复发的疗效有限(HR 0.81,95%置信区间0.49–1.31,p = 0.380)。

结论

aPD-1的疗效具有时间依赖性,主要通过控制残留微转移来减少早期复发,而非预防新发肿瘤。机器学习模型能够准确识别最有可能受益的患者,这突显了基于风险指导的辅助治疗的重要性。

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