FL预测模型

滤泡性淋巴瘤（FL）是一种临床和遗传异质性疾病，部分低肿瘤负荷的患者适合采用观察等待（W&W）策略，即在疾病进展至需要治疗前不进行积极治疗；该策略适用于10%-30%的FL患者。尽管W&W策略不影响总生存率（OS）或组织学转化率，但W&W患者的临床过程存在很大差异，约25%-35%的患者在诊断后两年内需要系统治疗。因此早期且准确的风险识别对于指导随访和开展个体化治疗至关重要，目前已有多种预后模型用于预测FL患者一线治疗进展的风险，但预测W&W患者至淋巴瘤治疗时间（TLT）的研究相对较少，也尚无研究将基因突变纳入FL患者TLT的预测中。

因此国内多中心学者开展研究，基于最初采用W&W策略管理的FL患者队列，通过整合临床特征与重要的基因突变，开发并内、外部验证了一个用于预测W&W患者TLT的临床-遗传模型，为接受W&W策略的患者提供疾病随访和未来治疗的指导。研究近日发表于《HemaSphere》。

研究方法&结果

研究设计：研究为回顾性研究，基于瑞金医院2016年至2023年间214例低肿瘤负荷FL患者建立预后模型，其中184例患者进行了靶向测序；此外纳入国内其他3家中心的数据进行外部验证。瑞金队列对184例患者的肿瘤样本进行靶向测序，覆盖55个与淋巴瘤相关的基因。定义TLT为从诊断到开始系统治疗或放疗的时间。使用Kaplan-Meier方法分析TLT，并用Cox回归方法分析单变量和多变量风险比（HR）。

患者特征：纳入的214例患者中，中位年龄52岁，44.9%为男性，27.6%年龄超过60岁，28.5%为FL 3A级。根据FLIPI2，83.6%的患者为低危。

基因突变情况：在184例有NGS数据的患者中，30个基因在≥5例患者中发生突变，包括CREBBP、KMT2D、TNFRSF14等。

治疗开始模式和生存率：49.0%的患者经历了疾病进展并开始治疗，中位TLT为17.1个月。1年和2年的治疗开始概率分别为16.3%和36.4%。5年OS为93.5%。

与TLT相关的临床和遗传因素：单变量分析显示，淋巴结≥5个、骨髓受累和β2-MG水平升高与较短的TLT显著相关；KMT2D、EP300和TP53基因突变也与较短的TLT显著相关。

m3-PRIMA-PI模型：基于多变量Cox比例风险模型，结合骨髓受累、β2-MG水平升高（临床参数）和KMT2D、EP300、TP53基因突变，开发了m3-PRIMA-PI模型。患者被分为低危（0-1分，占比69.0%）、中危（2分，21.7%）和高危（3-5分，9.2%）组，在1年时，各组开始治疗的概率分别为11.0%、26.0%和54.3%，2年时分别为29.4%、49.8%和93.5%。m3-PRIMA-PI模型的C-index为0.66，优于FLIPI和FLIPI2，在预测TLT方面的表现优于现有的FLIPI（C-index 0.59）和FLIPI2（C-index 0.59），上述结果还在独立外部队列中得到进一步验证。

总结

m3-PRIMA-PI模型：该模型通过整合临床参数和基因突变，为W&W FL患者提供了一个预测TLT的工具，其预测性能优于现有的FLIPI和FLIPI2。

风险分层：m3-PRIMA-PI模型能够将患者分为低、中、高危组，有助于指导W&W FL患者的疾病监测和未来的治疗决策。

模型验证：在独立的外部队列中进一步验证了m3-PRIMA-PI模型的性能，显示出与训练队列相似的预测能力。

研究意义：该研究提供了一个新的工具，用于预测W&W FL患者的TLT，有助于改善对这些患者的预后评估和管理。通过整合临床和遗传信息，m3-PRIMA-PI模型可能为未来的治疗决策提供更有价值的信息。

参考文献

Xu, T.-Y., Mu, R.-J., Zhang, H.-L., Xu, B., Li, R., Wang, N., Sun, R., Li, R.-C., Fu, D., Wang, X.-H., Li, Z.-F., Zhao, Y., Xu, P.-P., Cheng, S., Wang, L., Tang, W., Zheng, Z. and Zhao, W.-L. (2025), Integration of gene mutations in risk prognostication for watch-and-wait follicular lymphoma patients initiating first-line treatment. HemaSphere, 9: e70141. https://doi.org/10.1002/hem3.70141

Tags： 中国多中心研究，为观察等待的FL患者建立启动治疗的临床-遗传学预测模型