Opracowanie i walidacja nomogramu do przewidywania operacji w nowo zdiagnozowanej chorobie Leśniowskiego-Crohna: retrospektywne badanie kohortowe

Choroba Leśniowskiego-Crohna (CD), przewlekła choroba zapalna obejmująca cały przewód pokarmowy, ma postępujący i wyniszczający przebieg, a zapadalność na nią wzrasta na całym świecie.1 Chociaż najczęstszym zachowaniem chorobowym pacjentów z nowo zdiagnozowaną CD jest stan zapalny (B1 w klasyfikacji montrealskiej2), szybki i wyraźny postęp zachowań chorobowych będzie obserwowany u około połowy pacjentów w ciągu 10 lat od diagnozy.3-5 Dane z kohorty populacyjnej pokazują, że u prawie połowy pacjentów w ciągu 20 lat od postawienia diagnozy wystąpiły powikłania jelitowe, takie jak zwężenia i przetoki.3 Pomimo stosowania podtrzymującego leczenia immunosupresyjnego u ponad połowy pacjentów występują ciężkie powikłania wymagające resekcji jelita.6,7 W ostatnich dziesięcioleciach wraz z pojawieniem się ukierunkowanych terapii biologicznych, takich jak antagoniści czynnika martwicy nowotworu, wybiórcze wobec jelit przeciwciała monoklonalne przeciwko integrynie i inhibitory sygnalizacji IL-12 i IL-23, leczenie CD zostało zrewolucjonizowane.8 Wykazano, że wcześniejsze i bardziej agresywne stosowanie leków biologicznych lub nowych terapii małocząsteczkowych oraz terapii skojarzonych powoduje głęboką zmianę naturalnego przebiegu choroby i zmniejsza konieczność hospitalizacji i operacji wśród pacjentów z nowo zdiagnozowaną CD.9,10 Niemniej jednak jednym z najtrudniejszych wyzwań w tzw. strategii leczenia odgórnego jest identyfikacja pacjentów, u których ryzyko progresji choroby jest wysokie i dlatego wymagają bardziej intensywnego schematu leczenia pomimo działań niepożądanych związanych z terapią i wysokich kosztów. Z drugiej strony brak identyfikacji pacjentów wysokiego ryzyka również opóźnia przepisanie skuteczniejszych terapii i zwiększa ryzyko progresji choroby.

Wiele wysiłku włożono w dziedzinie wyjściowej stratyfikacji ryzyka dla nowo zdiagnozowanej CD. Stwierdzono, że wiele cech klinicznych niezależnie koreluje z rokowaniem, w tym wiek w chwili rozpoznania, lokalizacja choroby, zachowanie chorego, palenie tytoniu i historia leczenia.9,11,12 Tymczasem w badaniach pilotażowych odkryto kilka prognostycznych biomarkerów, obejmujących cząsteczki związane z układem odpornościowym i określone poziomy ekspresji genów.13,14 Niemniej jednak niedogodności i wysokie koszty utrudniają ich pełną walidację i zastosowanie kliniczne. W związku z tym wybór terapii jest nadal dostosowywany indywidualnie do pacjenta, u którego niedawno zdiagnozowano CD, w oparciu o kliniczne czynniki ryzyka i choroby współistniejące8, co jest dalekie od precyzyjnego leczenia.

W dobie sztucznej inteligencji opracowano wiele modeli uczenia maszynowego w celu wprowadzenia innowacji we wszystkich dziedzinach nieswoistych zapaleń jelit, takich jak diagnostyka, monitorowanie, przewidywanie przebiegu choroby i leczenie.15 Niestety większość popularnych modeli przewidywania uczenia maszynowego to w zasadzie czarne skrzynki, wydające werdykty z kilkoma towarzyszącymi uzasadnieniami, co ogranicza wiarygodność kliniczną, a tym samym utrudnia wdrożenie kliniczne.16 Aby zrównoważyć skuteczność z wygodą i możliwością interpretacji, naszym celem było skonstruowanie dobrze zinterpretowanego modelu regresji statystycznej Coxa wraz z nomogramem opartym na charakterystyce klinicznej i dostępnych wskaźnikach serologicznych w celu przewidywania długoterminowego rokowania nowo zdiagnozowanej CD.