基于FAERS数据库的Lecanemab不良事件信号挖掘及其临床安全性启示

推荐 为评估Lecanemab真实世界安全性，研究人员通过FAERS数据库开展不良反应信号挖掘研究。结果显示其核心安全风险为ARIA（包括ARIA-H及ARIA-E）、输液反应及意识障碍，提示需加强临床监测与上市后监管以保障用药安全。

　　

论文解读
阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）作为全球老龄化社会面临的重大挑战，其病理机制与β淀粉样蛋白（Aβ）异常沉积密切相关。尽管抗Aβ单克隆抗体Lecanemab已获美国FDA加速批准用于早期AD治疗，但其真实世界安全性数据仍存在显著缺口。本研究通过系统挖掘FDA不良事件报告系统（FAERS）数据库，旨在全面评估该药物在临床实践中的潜在风险信号，为优化治疗方案提供循证依据。

研究团队采用数据挖掘技术对2023年1月至2024年6月期间FAERS收录的1,307,937例不良反应报告进行筛选，最终锁定1,679例与Lecanemab明确相关的不良事件案例。核心分析方法基于比例失衡分析法（Disproportionality Analysis），通过计算报告比值比（Reporting Odds Ratios, ROR）及其95%置信区间识别显著异常信号。该方法通过比较目标药物与背景人群中特定不良事件的发生频率差异，有效识别潜在安全风险。

研究结果表明，Lecanemab最突出的安全性警示集中于淀粉样蛋白相关影像学异常（Amyloid-Related Imaging Abnormalities, ARIA）。其中ARIA-H（微出血现象）的ROR值高达11,221.5（95% CI 5,706.2–22,067.5），而ARIA-E（水肿/积液）的ROR值为8,927.3（95% CI 5,243.6–15,199.1），均呈现极强的统计学关联。此外，输液相关反应（ROR = 24.9, 95% CI 18.9–32.8）、头痛（ROR = 10.2, 95% CI 8.6–12.2）及意识混乱状态（ROR = 15.0, 95% CI 11.4–19.7）亦被确认为重要风险事件。值得注意的是，这些发现与既往临床试验数据高度吻合，但真实世界中的发生率可能因样本异质性存在差异。

研究团队特别强调，尽管Lecanemab在改善认知功能方面展现出积极效果，但其引发的ARIA相关并发症可能对患者预后产生重大影响。现有临床指南建议在治疗前进行APOE ε4基因型筛查以评估ARIA风险，但本研究数据显示仍需建立更完善的监测体系。例如，建议在输注后72小时内加强MRI动态观察，并制定标准化的症状分级处理流程。此外，针对头痛和意识障碍等常见不良反应，应优化给药方案并通过多学科协作管理提高患者耐受性。

该研究的实践价值体现在三个方面：首先，其结果为全球药品监管机构调整风险控制策略提供了关键数据支撑；其次，研究证实了FAERS数据库在快速识别新型生物制剂安全信号方面的应用潜力；最后，研究成果有助于完善患者知情同意机制，推动医患共同决策模式的实施。未来研究可结合电子健康记录（EHR）和生物标志物检测技术，进一步验证这些信号的因果关系并探索风险预测模型。

在方法学层面，研究采用OpenVigil 2.1-MedDRA-v24软件进行数据处理，该工具整合了国际医学用语词典（Medical Dictionary for Regulatory Activities, MedDRA）标准化术语体系，确保了不同报告间不良事件描述的同质化。尽管比例失衡分析法具有无需对照组、可处理自发报告系统偏倚等优势，但其结果解释需谨慎对待潜在混杂因素，如药物暴露时间窗差异和报告者主观倾向等。

综上所述，本研究通过大规模真实世界数据分析，系统揭示了Lecanemab的安全性特征，为优化AD治疗策略提供了重要参考。研究团队呼吁建立跨机构协作网络，持续开展长期随访研究以全面评估该药物的获益风险比。同时建议医疗机构将ARIA筛查纳入常规诊疗路径，并开发基于人工智能的风险预警系统，最终实现精准医疗背景下的个体化治疗目标。