基于临床经济学评价和机器学习预测模型的生物制剂剂量优化策略在轴型脊柱关节炎中的个性化应用研究

本研究针对轴型脊柱关节炎(AS)患者长期使用生物制剂(bDMARDs)的经济负担问题，通过12个月前瞻性队列研究评估剂量降低策略的临床效果与成本效益。研究发现剂量降低组在CRP、BASDAI和ASDAS等指标改善显著优于全剂量组(93.2% vs 33.3%达到ASDAS<1.3)，且节省成本$3,714/患者。随机森林模型(AUC=0.845)识别出剂量策略、基线ASDAS等关键预测因子，为资源有限地区优化治疗方案提供循证依据。

　　

轴型脊柱关节炎(Ankylosing Spondylitis, AS)是一种主要累及脊柱和骶髂关节的慢性炎症性疾病，全球患病率约23.8/10,000人。虽然生物制剂(bDMARDs)如TNF-α抑制剂和IL-17抑制剂显著改善了患者预后，但高昂的治疗费用(美国年人均药费$11,162)成为长期治疗的主要障碍。临床实践中，约60%患者可能通过剂量调整维持疾病控制，但缺乏系统评估其临床经济价值的研究证据。

越南河内巴赫迈医院和海防国际医院的研究团队开展了为期12个月的前瞻性队列研究，纳入368例接受≥3个月全剂量bDMARD治疗的AS患者。通过非随机干预设计，将215例初始应答者(ASDAS<2.1)分为剂量降低组(146例)和全剂量组(69例)，比较两组临床指标变化并构建随机森林预测模型。研究结果发表在《BMC Rheumatology》，证实剂量降低策略不仅维持疾病控制(93.2%达到ASDAS<1.3)，还显著降低医疗成本(ICER=-$6,209.78)。

研究采用多中心前瞻性队列设计，通过ASDAS和BASDAI评估疾病活动度，运用增量成本效果比(ICER)进行经济学分析。机器学习方面，采用随机森林算法预测治疗应答，通过Gini系数评估特征重要性。统计方法包括Kaplan-Meier生存分析、多因素logistic回归和bootstrap法计算95%CI。

【研究结果】

1. 基线特征：剂量降低组男性比例更高(84.9% vs 60.9%)，基线CRP(5.34±3.49 vs 3.49±2.52 mg/L)和BASDAI(4.10±1.35 vs 2.66±1.95)显著较高。戈利木单抗使用率在剂量降低组更高(23.2% vs 5.5%)。

2. 临床疗效：剂量降低组在12个月时CRP改善中位数更显著(-4.05 vs +2.83 mg/L)，BASDAI(-3.00 vs +0.89)和ASDAS(-1.42 vs +0.09)改善均优于全剂量组(p<0.001)。达到ASDAS<1.3的比例显著更高(93.2% vs 33.3%)。

3. 经济学指标：剂量降低组人均节省3,714.53，ICER为?6,209.78(95%CI:-9,048.35至?4,015.78)，显示"更有效且更经济"的优势。

4. 预测模型：随机森林模型(AUC=0.845)识别剂量策略(重要性0.16)、基线ASDAS(0.13)为关键预测因子。多因素分析显示剂量降低使缓解几率增加55.8倍(95%CI:12.82-242.91)。

【结论与意义】
该研究首次在亚洲人群中系统验证bDMARD剂量降低策略的"双获益"效应。通过延长给药间隔(如依那西普从每周50mg调整为双周)，在保持临床疗效的同时显著降低治疗成本。机器学习模型为个体化治疗决策提供量化工具，特别适用于医疗资源受限地区。研究局限性包括非随机设计、缺乏药物浓度监测等。未来需开展长期随访验证策略的可持续性，并探索基线高CRP患者更优获益的生物学机制。这项成果为AS治疗指南的更新提供了重要循证依据，推动生物制剂合理使用从"足量全程"向"精准降阶"的模式转变。