Prédire la survie, la neurotoxicité et la réponse chez les patients atteints de lymphome à cellules B traités par thérapie CAR-T à l’aide d’un modèle basé sur les caractéristiques d’imagerie
Intégration des caractéristiques d’imagerie et des données cliniques pour optimiser la prise de décision clinique chez les patients atteints de lymphome à cellules B et traités par thérapie CAR-T
Les patients atteints de lymphome à cellules B qui rechutent après deux lignes de traitement sont candidats à la thérapie par cellules T à récepteur antigénique chimérique (CAR-T), qui a connu un succès notable avec des taux de rémission complète allant de 40% à 54%.
Cependant, malgré ces progrès, une proportion significative de patients évolue ou rechute après une injection de CAR-T. En outre, la thérapie CAR-T peut entraîner des effets secondaires graves tels que le syndrome de neurotoxicité associé aux cellules effectrices immunitaires (ICANS). Les prédicteurs cliniques traditionnels ne suffisent pas à prédire avec précision l’évolution de l’état des patients, d’où la nécessité d’identifier des biomarqueurs non invasifs susceptibles d’améliorer la stratification des risques et la prise en charge des patients.
La solution
Dans cette étude rétrospective multicentrique, Quibim a développé des modèles pronostiques et prédictifs avancés basés sur l'imagerie utilisant la régression logistique et les modèles à risques proportionnels de Cox pour prédire la réponse à la thérapie CAR-T à 3 et 6 mois, survie globale (OS), survie sans progression (SSP) et survenue d'ICANS.
Soixante-cinq patients atteints de lymphome à cellules B récidivant/réfractaire (R/R) traités par cellules CAR-T ont été inclus. Toutes les lésions visibles des tomographies TEP/TDM 18F-FDG avant traitement ont été segmentées et les caractéristiques d'imagerie quantitatives ont été extraites à l'aide de laQP-Insights® plateforme. Les caractéristiques d'imagerie quantitatives ont été combinées avec des variables cliniques pertinentes pour développer des modèles pronostiques et prédictifs.
Image coronale TEP/TDM avant la déplétion lymphatique d’un sujet inclus, montrant des lésions métaboliquement actives segmentées en 3D à l’aide d’un seuil de SUVmax de 41%.
Carte paramétrique SUV avec les contours des lésions. La zone délimitée en bleu montre le contour de la lésion, tandis que la zone délimitée en vert représente l’isocontour de 41 % du SUVmax de chaque lésion.
Résultats
Les modèles combinés ont amélioré de manière significative la précision de la prédiction par rapport aux caractéristiques cliniques ou d’imagerie seules. Par exemple, le modèle de prédiction de l’ICANS a atteint une aire sous la courbe (AUC) de 0.830, et celui de la réponse CAR-T à 3 et 6 mois ont mis en évidence des AUC de 0.754 et 0.818, respectivement. De plus, les valeurs seuils identifiées pour le volume tumoral métabolique (MTVtotal) ont permis de stratifier efficacement les patients en fonction de la survie globale et de la survie sans progression, un volume métabolique tumoral (MTVtotal) faible étant associé à des durées de survie plus longues.
Ces modèles multiomiques constituent un outil prometteur pour la stratification des risques et le traitement personnalisé, ce qui pourrait améliorer les résultats pour les patients atteints de lymphome à cellules B R/R traités par CAR-T et répondre aux besoins actuels non satisfaits concernant la conception d’essais cliniques liés à la thérapie CAR-T, dans lesquels la prédiction des effets secondaires peut améliorer le processus de sélection.
Estimation de Kaplan Meier de la survie globale (OS) en fonction des valeurs du volume métabolique tumoral MTV (calculées pour toutes les lésions ; MTVtotal).
Références
Ferrer-Lores, B., Ortiz-Algarra, A., Picó-Peris, A. et al. Prédire la survie, la neurotoxicité et la réponse chez les patients atteints de lymphome à cellules B traités par thérapie CAR-T à l'aide d'un modèle basé sur les caractéristiques d'imagerie. Rés. EJNMMI14, 113 (2024).
