PROCC评分系统：精准预测KRAS野生型转移性结直肠癌患者从帕尼单抗治疗中获益的生存优势

为解决KRAS野生型(WT)转移性结直肠癌(mCRC)患者对帕尼单抗(panitumumab)治疗响应差异的临床难题，研究人员通过机器学习分析36项特征构建PROCC预测评分。该模型基于CEA、ALP、LDH和血小板四项基线指标，在训练集(TRDS)中曲线下面积达0.81，验证集(VALDS)证实PROCC≥8.5患者接受帕尼单抗联合化疗(FOLFOX4/FOLFIRI)可显著降低疾病进展风险(HR 0.67)和死亡风险(HR 0.65)，为个体化治疗提供量化工具。

　　

临床实践指南推荐帕尼单抗(panitumumab)联合化疗用于KRAS野生型(WT)转移性结直肠癌(mCRC)治疗，但患者响应存在显著异质性。这项研究创新性地开发了PROCC预测评分系统，通过机器学习(ML)分析训练集(TRDS)中36项临床特征，成功识别出两个亚群：仅SP-A亚组(n=162)患者接受帕尼单抗/FOLFOX4方案时总生存期(OS)显著改善(HR 0.68, p=0.04)。研究团队巧妙筛选出基线期CEA(癌胚抗原)、ALP(碱性磷酸酶)、LDH(乳酸脱氢酶)和血小板四项关键指标构建评分模型，验证集(VALDS)中帕尼单抗/FOLFIRI方案同样显示PROCC≥8.5患者具有更低的疾病进展风险(HR 0.67)和死亡风险(HR 0.65)。该成果为精准筛选帕尼单抗优势人群提供了可量化的决策工具，标志着mCRC个体化治疗迈入新阶段。