抗CD3×CD20双特异性抗体治疗中国患者细胞因子释放综合征的风险预测模型构建与验证

这篇研究首次针对中国B细胞非霍奇金淋巴瘤(B-NHL)患者，建立抗CD3×CD20双特异性抗体(BsAbs)治疗相关≥2级细胞因子释放综合征(CRS)的预测模型。通过机器学习算法筛选出大肿块(>5 cm)、既往治疗线数(≥3)、单核细胞/淋巴细胞比值(MLR)和血小板计数(PLT)四个关键预测因子，构建的列线图(nomogram)显示ROC-AUC达0.867，为临床早期干预提供重要工具。

　　

背景
靶向CD3×CD20的双特异性抗体(BsAbs)在复发/难治性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)和滤泡性淋巴瘤(FL)治疗中取得突破性进展，但细胞因子释放综合征(CRS)仍是临床主要挑战。与嵌合抗原受体T细胞(CAR-T)相比，BsAbs相关CRS多为1-2级，严重CRS发生率仅4%。目前缺乏针对中国人群的CRS预测工具，本研究旨在填补这一空白。

方法
纳入中山大学肿瘤防治中心2021-2023年接受CD3×CD20 BsAbs治疗的87例B-NHL患者。收集包括临床特征、实验室参数(MLR、PLT等)和既往治疗史等32项指标。采用LASSO回归结合机器学习算法(深度神经网络、随机森林等)进行变量筛选，通过Bootstrap重采样进行内部验证。

结果
患者中位年龄55岁，中位既往治疗线数2。48.3%患者发生CRS(1级27例，2级9例，3级5例，致死性5级1例)。最终模型包含：大肿块疾病(>5 cm，OR=8.25)、≥3线既往治疗(OR=0.21)、MLR升高(OR=4.32)和PLT降低(OR=0.98)。模型方程显示PLT每升高10⁹
/L，CRS风险降低16.7%。构建的列线图通过总分转换可直观预测CRS概率，如总分160分对应90%发生风险。

讨论
该研究首次揭示中国人群特异性预测因子：

1. 大肿块通过增强T细胞-肿瘤细胞相互作用增加CRS风险，5 cm截断值较传统10 cm更敏感
2. PLT的保护作用可能与血小板源性血管生成素2维持内皮稳定性有关
3. MLR反映单核细胞过度活化与淋巴细胞耗竭的失衡状态
4. 较少既往治疗(<3线)患者T细胞功能更活跃， paradoxically增加CRS风险

与Gritti等开发的CRS-RS模型相比，本研究采用更易获取的临床指标替代复杂的肿瘤体积计算，显著提升临床实用性。值得注意的是，模型在0.4-0.8风险区间存在低估现象，提示极高危患者可能需要结合炎症因子动态监测。

结论
该预测模型首次为中国患者提供CD3×CD20 BsAbs治疗前CRS风险评估工具，四大核心指标均来自常规检查，特别适合基层医院应用。研究成果支持BsAbs在门诊环境的推广使用，通过早期识别高风险患者(如MLR>3.5且PLT<150×10⁹
/L)，可实现分级管理并优化医疗资源配置。未来需通过华南淋巴瘤联盟的多中心研究进行外部验证，并探索不同BsAbs分子(如glofitamab与epcoritamab)的毒性谱差异。