《Clinical and Translational Oncology》：Prognostic modeling of overall survival in metastatic pancreatic cancer: an inflammation-based tool validated in PANTHEIA-SEOM cohort
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目的 开发并内部验证PANTHEIA-SIRI预后模型，该模型整合log转换的全身炎症反应指数(SIRI)与临床预测因子，以评估接受一线化疗的转移性胰腺导管腺癌(mPDAC)患者的总生存期(OS)。
方法 研究人员使用了来自多中心PANTHEIA-SEOM
目的 开发并内部验证PANTHEIA-SIRI预后模型，该模型整合log转换的全身炎症反应指数(SIRI)与临床预测因子，以评估接受一线化疗的转移性胰腺导管腺癌(mPDAC)患者的总生存期(OS)。
方法 研究人员使用了来自多中心PANTHEIA-SEOM注册研究的数据。OS自化疗开始起定义。在生存分析人群中，模型以Weibull加速失效时间模型拟合，并采用多重插补。预测因子包括log转换的基线SIRI（以限制性立方样条建模）、ECOG体能状态、肿瘤负荷、化疗方案及厌食-恶病质综合征。内部验证使用了来自同一注册研究的独立无重叠队列；各队列贡献的中心列于补充附件。研究遵循TRIPOD声明。区分度采用Harrell′s C指数评估，校准采用逆概率删失加权(IPCW)Brier分数和预测准确度指数(IPA)评估。
结果 衍生队列包括来自22家西班牙医院（2015–2025年）的672例具有SIRI数据的患者（其中593例纳入生存分析）；80.1%的患者死亡，中位OS为9.9个月。多重插补合并的衍生C指数为0.654（95% CI，0.627–0.681）；经乐观校正后为0.629。内部验证使用了来自同一注册研究的62例独立患者；96.8%的患者死亡，中位OS为9.2个月。验证C指数为0.603（95% CI，0.518–0.687）。6个月和12个月的校准充分。
结论 PANTHEIA-SIRI模型可利用常规临床预测因子为mPDAC患者提供个体化OS估计。其开放获取计算器（https://pantheia-siri.shinyapps.io/calc/）可能有助于预后沟通、治疗强度选择和姑息支持规划。常规临床实施将需要在更大规模、完全独立的队列中进行进一步验证。
胰腺导管腺癌(PDAC)预计到2040年将成为美国癌症相关死亡的第二大原因，多数患者确诊时已处于转移阶段。尽管当前一线治疗方案包括吉西他滨联合白蛋白紫杉醇或FOLFIRINOX，中位总生存期(OS)仍不足12个月，5年OS率约3%。然而，患者生存期差异较大，从数周至超过2年不等，提示需要预后模型来指导治疗强度选择、支持治疗和预后沟通。现有PDAC预后模型多基于可切除疾病开发，在转移性疾病中验证不足；系统综述显示，少数模型在独立验证中取得了高于0.70的C指数，但常规临床验证罕见。在转移性PDAC中，已获验证的模型有限，如MPACT试验列线图C指数为0.67。全身炎症通过肿瘤相关细胞因子释放、代谢改变和免疫功能紊乱与PDAC不良结局相关。全身炎症反应指数(SIRI)由中性粒细胞、单核细胞和淋巴细胞计数计算，常规血液检查即可获得。研究人员先前在一个672例的多中心队列中证明，SIRI作为连续log转换变量与OS、无进展生存期和客观缓解独立相关。在此基础上，本研究旨在评估SIRI纳入多变量模型后能否估计个体化OS，从而建立PANTHEIA-SIRI预后模型，并在多中心队列中予以验证。论文发表在《Clinical and Translational Oncology》。
研究人员使用了西班牙医学肿瘤学会推动的多中心观察性队列PANTHEIA-SEOM注册研究数据，该研究前瞻性纳入了2015–2025年间在22家西班牙医院开始一线全身化疗的转移性PDAC患者。模型采用Weibull加速失效时间模型，在生存分析人群中以多重插补处理缺失数据。预测因子包括log转换的基线SIRI（以限制性立方样条建模）、ECOG体能状态、肿瘤负荷（RECIST靶病灶直径总和，分为>5 cm、≤5 cm或不可测量）、一线化疗方案及癌症厌食-恶病质综合征。内部验证使用了同一注册研究中无重叠的独立队列。区分度用Harrell′s C指数评估，校准用逆概率删失加权Brier分数和预测准确度指数评估，并进行了增强bootstrap乐观校正和跨地理区域的内部-外部交叉验证。
**队列特征**：衍生队列共672例具有SIRI数据的mPDAC患者（593例纳入生存分析），中位年龄65.8岁，53%为男性；84%的患者ECOG评分为0或1。一线化疗中58%接受吉西他滨联合白蛋白紫杉醇，24%接受FOLFIRINOX。中位随访期间80.1%死亡，中位OS为9.9个月。内部验证队列包含62例独立患者，96.8%死亡，中位OS为9.2个月。
**模型设定与衍生队列性能**：最终Weibull模型显示，log(SIRI)的两个限制性立方样条项均与更短的预期生存期相关（时间比TR分别为0.12和0.20，p=0.001和p<0.001）；ECOG 1和≥2的TR分别为0.68和0.46（对比ECOG 0）；癌症厌食-恶病质综合征的TR为0.66；吉西他滨单药对比FOLFIRINOX的TR为0.68。log(SIRI)与FOLFIRINOX、吉西他滨联合白蛋白紫杉醇、吉西他滨单药的交互项显著，表明SIRI与生存的关系随一线方案不同而异。衍生队列的C指数为0.654（95% CI，0.627–0.681），经乐观校正后为0.629。6个月和12个月的预测准确度指数(IPA)分别为0.085和0.132，说明优于空模型。
**内部验证**：验证队列的C指数为0.603（95% CI，0.518–0.687），相比衍生队列下降0.051。跨地理区域的内部-外部交叉验证显示区域特异性C指数在0.60至0.69之间（事件加权合并为0.636），校准斜率在0.53至1.50之间，表明区分度在不同地理来源间保持稳定。6个月和12个月的IPA分别为0.088和0.042，校准良好。基于预测线性评分的风险分层呈探索性：低/高风险二分法有分层趋势（log-rank p=0.057），三分法未达显著（p=0.43）。
讨论部分指出，PANTHEIA-SIRI模型的性能与现有转移性PDAC预后工具相当，验证C指数0.603处于基于常规变量的模型报告范围内。由于转移性PDAC患者结局普遍较差且事件时间分布集中，C指数受限，此时校准和临床适用性比单纯区分度更具信息量。模型特点包括以连续变量形式建模SIRI，避免固定截断值造成的信息损失；整合炎症、体能状态、恶病质、肿瘤负荷和全身治疗等反映患者状况、肿瘤范围和治疗选择的关键领域；交互项结果提示全身治疗可能改变肿瘤免疫微环境。局限性包括验证队列来自同一注册研究、样本量小且事件率高、多重插补依赖缺失随机假设、未纳入分子变量，以及随着治疗格局演变（如针对恶病质或炎症的靶向治疗）可能需再校准。研究结论为：PANTHEIA-SIRI模型可利用常规临床变量为接受一线化疗的转移性PDAC患者提供个体化OS估计；其开放获取计算器可能支持预后沟通、治疗规划和早期支持治疗干预；在常规实施前，需要在更大规模、完全独立的前瞻性队列中进一步验证。
