Adjuvantní anti-PD-1 terapie u resekovaného hepatocelulárního karcinomu

Hepatocelulární karcinom (HCC), přední příčina celosvětové úmrtnosti související s rakovinou, nadále roste v incidenci a letalitě navzdory pokrokům v časné detekci a chirurgických technikách. Radikální jaterní resekce, přestože je základem terapeutického managementu, je často podkopávána pooperační recidivou, fenoménem pozorovaným až u 70 % pacientů do pěti let, přičemž časné (≤2 roky) a pozdní (>2 roky) recidivy odrážejí odlišný biologický původ. Časné recidivy převážně pramení ze zbytkových mikrometastáz primárního tumoru, silně asociovaných s agresivními histopatologickými rysy, jako je mikrovaskulární invaze (MVI), multifokalita a satelitní uzly. Naopak pozdní recidivy často vznikají de novo z cirhotického jaterního mikroprostředí, poháněné perzistující virovou aktivitou nebo chronickým jaterním zánětem spíše než biologickým chováním indexového tumoru. Navzdory desetiletím výzkumu pooperační adjuvantní strategie, včetně antivirové terapie, transarteriální chemoembolizace a tradičních látek jako Huaier granule, přinesly nekonzistentní výsledky nebo postrádají robustní důkazy pro standardizaci. Vznik inhibitorů imunitních checkpointů (ICIs) znovu roznítil naději, avšak nedávné randomizované kontrolované studie (RCT) zdůrazňují nevyřešené výzvy. Studie IMbrave050 původně prokázala snížení recidivy s adjuvantním Atezolizumabem-Bevacizumabem (medián sledování 17 měsíců). Nicméně při delším sledování (35 měsíců) se výsledky posunuly k negativním. Další RCT ukázala slibné výsledky u pacientů s MVI-pozitivním HCC, kteří dostávali adjuvantní terapii Sintilimabem. Přesto byl medián sledování pouze 23 měsíců, což neposkytuje adekvátní rozlišení pozdní recidivy. Podobně nedávná prospektivní kohortová studie hlásila pozitivní výsledky adjuvantní imunoterapie u vysoce rizikových pacientů. Tyto studie, omezené dobami sledování nedostatečnými k zachycení dynamiky pozdní recidivy, nechávají klíčové otázky nezodpovězené: Potlačují adjuvantní ICIs recidivu trvale, nebo pouze oddalují její nástup? Kromě toho v současné době neexistuje zlatý standard pro definování vysokého rizika recidivy. Běžné patologické faktory zahrnují MVI a satelitní uzly13, ale stejný pacient může mít současně více rizikových faktorů. Strojové učení (ML) se stále častěji používá při konstrukci prediktivních modelů a jeho výkonnost často překonává modely založené na standardních statistických metodách a tradičních stagingových systémech14, 15. Proto existuje velký potenciál pro využití ML k integraci klinických a patologických charakteristik a kvantifikaci těchto rizikových faktorů pro přesnou identifikaci vysoce rizikových populací a vedení pooperačních managementových strategií.

S cílem zaplnit tyto výzkumné mezery jsme v předchozích studiích vytvořili ML model pro predikci rizika recidivy HCC a zjistili, že vysoce rizikové skupiny mají větší pravděpodobnost být potenciální beneficiální populací HCC. Tato studie tedy měla za cíl ověřit hodnotu ML modelu při vedení pooperační adjuvantní terapie inhibitory PD-1.