功能性高危MM

功能性高危 (FHR) 多发性骨髓瘤 (MM) 患者定义为尽管接受了最佳诱导治疗但仍早期复发（通常为治疗开始后12-18个月）的患者，表现出更具侵袭性的疾病生物学特征，代表未满足的临床需求。弥散加权全身磁共振成像(DW-MRI) 由于其在评估骨髓浸润和髓外病变治疗反应方面的高灵敏度，越来越多地用于 MM 管理。

骨髓瘤缓解评估和诊断系统 (Myeloma Response Assessment and Diagnosis System，MY-RADS)影像学标准基于特定的形态学结果和治疗后表观扩散系数 (ADC) 定量计算，建立了缓解评估类别 (Response Assessment Category，RAC)；ADC 反映组织内水分子在细胞水平的运动，与细胞密度直接相关。RAC包含从完全缓解 (RAC 1) 到疾病进展 (RAC 5) 的5分量表，可对自体干细胞移植 (ASCT) 后预后不同的患者进行独立分层，且已得到外部验证。

相对脂肪分数 (rFF) 是从DW-MRI中得出的定量生物标志物，用于测量组织中脂肪细胞的百分比（尤其是在骨髓中），有助于区分正常骨髓和癌性或浸润性骨髓，为骨髓组成提供了额外的预后见解。

为了评估rFF的预测作用，确定识别ASCT后FHR（定义为移植后18个月内复发）患者的最佳阈值，并评估rFF结合RAC评分是否可以改善风险分层，学者开展一项回顾性研究，近日发表于《Haematologica》。

研究方法

研究设计：该研究是一项回顾性研究，纳入2018年1月至2022年12月间接受ASCT的97例MM患者，这些患者在ASCT后、维持治疗前接受了DW-MRI评估。

MRI方案：包括从头顶到脚趾的扫描，获取T1 DIXON和T2 HASTE图像，以及功能性的DWI/ADC图像。病变被分类为限制性（低ADC值和DWI信号增加）和非限制性（高ADC值和DWI信号减少）。

rFF评估：使用Dixon序列评估rFF，根据MY-RADS方案进行。

生存分析：计算ASCT后的无进展生存期（PFS）和总生存期（OS），并根据RAC评分和rFF阈值进行分析。

研究结果

rFF阈值：通过ROC曲线分析确定了17.2%的rFF阈值，用于预测早期复发（ASCT后18个月内）。该阈值的敏感性为83%，特异性为85%，阳性预测值（PPV）为55%，阴性预测值（NPV）为96%。

早期复发：18.5%的患者发生早期复发，定义为FHR。

RAC评分与rFF的关系：RAC评分和rFF之间存在显著关联，rFF<17.2%的患者中，70.4%的患者RAC评分≥2，而rFF >17.2%的患者中，只有17.1%的患者RAC评分≥2。

生存结果：RAC 1的患者ASCT后的PFS（中位未达到vs. 24.6个月，p=0.0009, HR=0.27）和OS（3年率：95% vs 73%, p=0.0072, HR=0.24）显著优于RAC≥2的患者。同样，与rFF≤17.2%的患者相比，rFF>17.2%的患者 ASCT 后PFS（中位未达到vs. 13.7个月，HR=0.18）和OS（3年率：96% vs. 62%，HR=0.12）也显著改善。

风险分层：结合RAC评分和rFF，可以将患者分为三个不同的风险组（RAC1/rFF高vs RAC≥2/rFF低vs RAC≥2/rFF高或 RAC1/rFF 低），具有显著不同的ASCT后PFS和OS。RAC 1/rFF 高的患者预后最好，而RAC≥2/rFF低的患者预后最差（中位PFS：NR vs. 12.3个月，HR=0.21）。

MRD与影像学评估：在79例有MRD评估的患者中，MRD阳性且rFF低的患者预后极差，ASCT后PFS中位数为11.3个月，而MRD阴性且rFF高的患者ASCT后PFS未达到。

总结

FHR MM患者的识别：研究表明，结合RAC评分和rFF可以有效识别FHR MM患者，这些患者即使接受最佳诱导治疗，但仍可能早期复发。

rFF的预测能力：rFF作为一个定量生物标志物，不仅有助于区分正常骨髓和恶性浸润，还能评估治疗期间骨髓成分的变化。研究中确定的17.2%的rFF阈值在预测早期复发方面表现出高敏感性和特异性。

RAC评分与rFF的互补性：尽管RAC评分和rFF之间存在一定的关联，但它们并非完全重叠，rFF可提供超出RAC评分的额外生物学信息。

影像学与MRD评估的结合：研究强调了结合影像学技术和骨髓MRD评估的重要性，以全面评估治疗反应和残留疾病负担。

研究意义：rFF是一个强大的预后生物标志物，可以补充RAC评分，用于ASCT后的风险分层，为高危MM患者的管理提供了一个实用的工具，并为这些患者的治疗策略提供了依据。

参考文献

Angelo Belotti, Barbara Frittoli, Sofia Terlizzi, Rossella Ribolla, Claudia Crippa, Chiara Saeli, Samantha Ferrari, Nicola Bianchetti, Chiara Bottelli, Chiara Cattaneo, Carmela Carbone, Alessandro Gullino, Marco Chiarini, Viviana Giustini, Aldo Roccaro, Luigi Grazioli and Alessandra Tucci. Early identification of functional high-risk multiple myeloma patients after transplant: the predictive power of fat fraction and Response Assessment Category score in diffusion-weighted whole-body magnetic resonance imaging.Haematologica. 2025 Apr 3. doi: 10.3324/haematol.2025.287409

Tags： 移植后早期识别功能性高危MM，弥散加权全身MRI中脂肪分数和RAC评分具有预测能力