分子数据缺失背景下IPSS-M、IPSS-R与AIPSS-MDS在骨髓增生异常综合征预后评估中的比较研究

本研究针对骨髓增生异常综合征(MDS)临床实践中分子数据获取受限的现状，比较了IPSS-M（整合分子遗传学）、IPSS-R（修订版国际预后评分系统）和人工智能驱动的AIPSS-MDS三种预后工具的效能。基于德国杜塞尔多夫MDS注册中心的207例患者数据，研究发现IPSS-M预测中位总生存期(OS)最精准，但分子数据缺失限制了其临床应用；IPSS-R仍具最广泛适用性，而AIPSS-MDS在中等风险患者中表现优异。该研究为分子时代MDS分层治疗决策提供了重要循证依据。

　　

骨髓增生异常综合征(MDS)是一组高度异质性的造血干细胞克隆性疾病，患者可能表现为全血细胞减少甚至进展为急性髓系白血病(AML)。随着2022年WHO第5版分类将"MDS"更名为"骨髓增生异常性肿瘤"，分子遗传学特征在疾病分类和预后评估中的地位日益凸显。然而，分子检测在全球范围内的可及性差异极大，这给IPSS-M（分子国际预后评分系统）的临床应用设置了障碍。在此背景下，西班牙MDS研究组开发的AIPSS-MDS（人工智能预后评分系统）试图通过机器学习技术，仅基于临床和细胞遗传学数据实现精准预后预测，但该模型在不同人群中的有效性仍需验证。

研究团队利用德国杜塞尔多夫MDS注册中心超过8500例患者的数据，筛选出207例具有完整IPSS-M所需分子特征的患者进行三种评分系统的比较。通过Kaplan-Meier生存分析和C-index统计验证，发现IPSS-M对中位总生存期(OS)的预测最为精确（C-index=0.68），尤其在较高风险组中表现优异。IPSS-R虽然整体准确性稍逊（C-index=0.60），但其无需分子数据的优势使其成为目前临床最实用的工具。值得注意的是，AIPSS-MDS在中等风险患者中的预测精度甚至超过IPSS-R，但在德国-奥地利人群中的表现未达到西班牙原研究报道的优越性。

关键技术方法包括：1）回顾性分析杜塞尔多夫MDS注册中心207例患者的临床和分子数据；2）采用Kaplan-Meier法评估IPSS-M（6风险组）、IPSS-R（5风险组）和AIPSS-MDS（5分位数）对OS和LFS（白血病无生存期）的预测差异；3）通过C-index比较模型判别能力；4）进行IPSS-R至IPSS-M的风险重分层分析。

主要研究结果：

1. 1.

   预后准确性比较：IPSS-M预测的中位OS从极低风险组的125个月到极高风险组的12个月，与实际观察值高度吻合（192 vs 125个月；11 vs 12个月）。IPSS-R在低风险患者中高估生存期（预测106 vs 实际137个月），而AIPSS-MDS对中等风险患者的预测更接近实际值。

2. 2.

   白血病转化预测：IPSS-M对LFS的预测从极低风险组的116.4个月到极高风险组的9.1个月，在中等低风险组开始显现优势（预测70.8 vs 实际62个月）。

3. 3.

   风险重分层：35%患者从IPSS-R升级至IPSS-M更高风险组，17%极高风险患者被降级，提示分子特征可改变38%患者的风险分类。

结论与讨论部分指出，虽然IPSS-M凭借分子特征实现了最精准的预后分层，但全球仅12.6%患者能获得完整分子数据的事实凸显了IPSS-R的不可替代性。AIPSS-MDS作为新兴工具，其机器学习算法在不同人群中的表现差异提示需要区域性验证。该研究首次在德国-奥地利人群中系统比较三种评分系统，为临床医生选择预后工具提供了重要参考，同时呼吁建立更完善的分子检测网络以充分发挥IPSS-M的潜力。论文发表于《Annals of Hematology》，为MDS精准医疗时代的风险分层策略提供了关键证据。