非小细胞肺癌免疫治疗新洞察:不同免疫检查点抑制剂不良反应的深度剖析

【字体: 时间:2025年02月10日 来源:BMC Cancer 3.4

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  免疫检查点抑制剂(ICI)用于非小细胞肺癌(NSCLC)治疗时,其不良反应对比分析受关注不足。研究人员基于 FDA 不良事件报告系统(FAERS)开展研究,发现不同 ICI 在不良反应等方面存在显著差异。这为临床合理用药提供参考,助力提升 NSCLC 治疗效果。

  在肺癌的 “战场” 上,免疫检查点抑制剂(ICI)作为新兴 “武器”,为非小细胞肺癌(NSCLC)患者带来了新希望。然而,随着 ICI 的广泛应用,其引发的免疫相关不良反应(irAEs)逐渐成为不可忽视的问题。这些不良反应不仅可能导致肿瘤治疗中断、疗效降低,甚至会给患者造成不可逆的损害。此前,虽有对 ICIs 导致的心脏毒性、肝毒性等方面的综合总结,但针对不同 ICIs 的药物警戒信号及不良反应的对比分析却未得到充分研究。在此背景下,南京医科大学附属常州第二医院的研究人员开展了一项重要研究,相关成果发表于《BMC Cancer》,为临床治疗提供了关键指引。
研究人员运用了比例失衡分析和贝叶斯置信传播神经网络(BCPNN)两种关键技术方法。他们从 FAERS 数据库中筛选出 2013 年 1 月至 2022 年 10 月期间接受 ICIs 治疗 NSCLC 的患者数据,这些数据涵盖了肺腺癌、肺鳞癌和大细胞肺癌患者。通过对数据的深入挖掘与分析,研究人员发现了许多重要信息。

患者基本特征:研究共纳入 13,580 例 NSCLC 患者相关数据。其中,使用 nivolumab 治疗的患者最多,占比 43.8%。男性患者中,5 种 ICIs 的发生率均高于女性。Ipilimumab 的严重病例和住院比例最高。在反应结果方面,durvalumab、ipilimumab 和 atezolizumab 相关事件多集中于恢复和恢复过程中,而 pembrolizumab 和 nivolumab 则更多出现致命结局。
比例失衡分析:通过分析,研究人员识别出不同 ICIs 的多种药物警戒信号。例如,atezolizumab 与脑炎、菌血症和垂体功能减退等不良反应存在较强统计关联;durvalumab 与放射性肺炎、非小细胞肺癌复发和食管穿孔等相关;ipilimumab 与免疫介导的皮炎、免疫介导的肝脏疾病和故意产品使用问题等联系紧密;nivolumab 与多关节炎、免疫介导的肺部疾病和类天疱疮等相关;pembrolizumab 与免疫介导的不良反应、免疫介导的关节炎和下丘脑 - 垂体疾病等关联性显著。
不同 ICI 方案的临床信息比较:对比不同 ICI 方案,研究发现与 nivolumab 相比,durvalumab、pembrolizumab 和 ipilimumab 导致更严重不良反应的风险更高;atezolizumab 相较于 durvalumab、pembrolizumab 和 nivolumab,引发更严重不良反应的风险也更高。在患者性别分布上,使用 durvalumab 的男性患者发生免疫相关不良反应的风险高于 atezolizumab 和 nivolumab;pembrolizumab 的报告频率略高于 atezolizumab 和 nivolumab。在住院风险方面,pembrolizumab 和 nivolumab 的不良反应导致住院的风险高于 durvalumab。
不同 ICI 方案反应结果的比较:利用序贯逻辑回归比较不同 ICIs 在不同系统的反应结果,发现 pembrolizumab 相较于 atezolizumab,更易使 NSCLC 患者出现更严重的呼吸系统疾病结局;与 durvalumab 相比,ipilimumab 和 pembrolizumab 也会增加患者呼吸系统疾病结局的严重程度;与 nivolumab 相比,ipilimumab 和 pembrolizumab 同样如此。在内分泌和代谢系统方面,durvalumab 和 nivolumab 的不良反应严重程度与 ipilimumab 相比具有可比性,而在消化系统中,5 种 ICIs 的不良反应结果无显著差异。

综合来看,该研究全面分析了 5 种 ICIs 治疗 NSCLC 的药物警戒信号,通过序贯逻辑回归对比了不良反应结果。研究表明,pembrolizumab 在呼吸系统更易引发严重不良反应,ipilimumab 在呼吸系统的不良反应也较为严重,而在 内分泌和代谢系统,durvalumab 和 nivolumab 的不良反应可能更严重。这提示临床医生在使用 ICIs 治疗 NSCLC 时,需密切监测相关不良反应并及时处理,以保障患者的治疗效果和安全。同时,该研究也为后续进一步探索预测 irAE 的方法,如寻找生物标志物、开发新的数据挖掘算法等奠定了基础,推动了 NSCLC 免疫治疗领域的发展。**<
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