La evaluación pronóstica de pacientes con CRC avanzado otorga una importancia creciente al estado inmunitario longitudinal en sangre periférica. El objetivo de este estudio fue identificar marcadores inmunitarios longitudinales asociados al pronóstico y construir modelos pronósticos dinámicos para pacientes con CRC avanzado que reciben quimioterapia de primera línea. Se recopilaron de forma retrospectiva datos de pacientes con CRC metastásico tratados con quimioterapia paliativa estándar de primera línea en el Hospital General de Shanghái, desde mayo de 2013 hasta mayo de 2020. Se evaluaron repetidamente los subconjuntos de linfocitos, los índices inflamatorios y los marcadores tumorales en sangre periférica antes de cada ciclo de quimioterapia.
Se utilizaron modelos conjuntos para identificar los marcadores pronósticos longitudinales significativos. Se estableció un modelo pronóstico dinámico utilizando bosques aleatorios para los predictores dependientes del tiempo, y se validó internamente mediante validación cruzada de diez pliegues. Se identificaron niveles elevados de CRP, CEA, CA19-9 e IL-6, así como la proporción de células CD4+CD29+ y la relación CD4+CD45RO+/CD4+ como factores de riesgo significativos para la supervivencia global (OS) en pacientes con CRC metastásico. Por el contrario, se identificaron niveles elevados de la proporción de células CD3-CD19+ y la relación CD4+CD45RA+/CD4+ como factores favorables para la OS.
Un modelo pronóstico dinámico demostró una buena capacidad discriminatoria, con valores de AUC de 0,827, 0,787, 0,726 y 0,693 para las predicciones de 2, 3, 4 y 5 años, respectivamente. Una relación alta de CD4+CD45RA+/CD4+ antes del tercer o cuarto ciclo de quimioterapia se asoció con una OS significativamente mejor. Los niveles normales de CRP e IL-6 en la fase temprana de la quimioterapia de primera línea indicaron un buen pronóstico.
Este estudio destaca la importancia pronóstica de medir el estado inmunitario longitudinal en pacientes con CRC avanzado y desarrolla un modelo de predicción dinámico validado internamente. Se necesita una validación externa antes de su implementación clínica.
El cáncer colorrectal (CCR) se encontraba entre los cánceres más diagnosticados a nivel mundial en 2022. Representó alrededor del 9,6% de todos los nuevos casos de cáncer, consolidándose como el tercer cáncer más prevalente a nivel mundial, después del cáncer de pulmón y de mama. Además, el CCR también representó una causa importante de mortalidad por cáncer, solo después del cáncer de pulmón, siendo responsable de aproximadamente el 9,3% de todas las muertes por cáncer a nivel mundial en 2022 [[1]]. Entre los nuevos casos de CCR, el 20% de los individuos presentaban enfermedad metastásica en el momento del diagnóstico inicial, mientras que un 25% adicional con enfermedad localizada desarrollaría eventualmente metástasis [[2]]. La terapia de primera línea tiene una importancia significativa para prolongar la supervivencia en pacientes con CCR avanzado. El desarrollo de un modelo pronóstico para pacientes con CCR avanzado que reciben tratamiento estándar de primera línea es esencial para guiar las decisiones clínicas y optimizar los resultados de los pacientes.
La atención hacia la participación del sistema inmunitario en la progresión del cáncer y la respuesta al tratamiento ha aumentado significativamente en los últimos años. Entre los componentes clave de las respuestas inmunitarias, los subconjuntos de linfocitos circulantes han sido reconocidos como posibles biomarcadores pronósticos en diversos cánceres [[3]–[5]]. En pacientes con cáncer, los marcadores inflamatorios como la proteína C reactiva (PCR) y la interleucina-6 (IL-6) son indicativos del estado inmunitario de los pacientes con cáncer, y sus niveles elevados se correlacionan con resultados desfavorables y resistencia terapéutica. Los pacientes con CCR muestran alteraciones significativas en sus subconjuntos de células inmunitarias en comparación con los donantes sanos; un aumento en las células T reguladoras (Tregs) y una disminución en los receptores de citotoxicidad natural en las células asesinas naturales (NK) se asocian con resultados clínicos desfavorables [[6]]. La proporción de Tregs en la sangre periférica puede fluctuar antes y después de la cirugía, y un aumento en los niveles de Tregs postoperatorios podría indicar potencialmente un mayor riesgo de recurrencia tumoral [[7]]. Tras la intervención quirúrgica y la terapia adyuvante, el sistema inmunitario puede experimentar una fase de recuperación, durante la cual se espera que los niveles de las células inmunitarias, como las células T CD4+, las células T CD8+, las células B y las células NK, regresen a los niveles normales o incluso aumenten [[8]]. No obstante, existe una notable escasez de investigaciones sobre los subconjuntos de células inmunitarias en el CCR avanzado. La importancia de la IL-6 y la PCR en la señalización de un pronóstico adverso en el CCR está bien establecida [[9]]. Se observó una asociación positiva significativa entre las etapas del CCR y los niveles tanto de IL-6 como de PCR en el plasma [[10]]. Los niveles basales altos de IL-6 y PCR en pacientes con cáncer colorrectal metastásico se asocian con una supervivencia libre de progresión (SLP) y una supervivencia global (SG) disminuidas [[11]]. No obstante, persiste una brecha en la investigación con respecto a la correlación de los cambios longitudinales en la IL-6 y la PCR con el pronóstico del CCR. Este estudio combinó de manera innovadora los subconjuntos de linfocitos circulantes con los marcadores inflamatorios para evaluar su importancia pronóstica en pacientes con CCR avanzado.
El análisis de datos longitudinales es crucial para comprender la progresión del cáncer y el pronóstico. Los datos longitudinales y de supervivencia se correlacionan generalmente en los estudios de seguimiento médico. Estos datos tienen las siguientes características: las mediciones longitudinales se recopilan de forma intermitente, con error de medición, un evento relacionado finalizará las mediciones longitudinales, lo que podría conducir a la pérdida de información útil, y la medición longitudinal puede afectar el proceso de supervivencia. Estos atributos sugieren que el análisis separado de las medidas repetidas y los resultados de supervivencia es ineficiente, ya que no aprovecha completamente la relación potencial entre los procesos de medición repetida y los procesos de supervivencia e ignora que el error de medición puede conducir a estimaciones sesgadas de su relación. El modelo conjunto permite el análisis simultáneo de estos dos tipos de datos. En el cáncer de ovario, un modelo conjunto que utiliza los niveles de CA125 demostró una precisión del 80,7% en la predicción de la recurrencia mediante la integración de datos de biomarcadores longitudinales y otros factores de riesgo [[12]]. Utilizaremos este modelo para el análisis de datos longitudinales en este estudio.
Este estudio analizó datos longitudinales y transversales recopilados durante el tratamiento de primera línea de pacientes con CCR avanzado. Nuestra investigación se centra en analizar la relación entre el estado inmunitario y el pronóstico en el CCR avanzado para descubrir nuevos biomarcadores y desarrollar modelos pronósticos relevantes. Estos modelos mejorarán el diagnóstico y el tratamiento del CCR, proporcionando a los médicos mejores herramientas para tomar decisiones informadas que, en última instancia, mejoren los resultados de los pacientes.
Materiales y métodos
Diseño del estudio y participantes
Los pacientes con CCR metastásico tratados con un esquema paliativo estándar de primera línea fueron incluidos retrospectivamente entre mayo de 2013 y mayo de 2020 en el Hospital General de Shanghái. El seguimiento se completó en agosto de 2023. Los criterios de inclusión comprendieron: a. CCR en estadio IV con al menos una lesión evaluable confirmada por radiología. b. Adenocarcinoma confirmado por patología. c. Recepción de terapia estándar de primera línea, que incluye XELOX/XELIRI/FOLFOX/FOLFIRI ± bevacizumab/cetuximab. d. Proporcionar variables categóricas basales, que incluyen sexo, edad, sitio del tumor primario, resección del tumor primario y estado del gen RAS, y variables continuas, que incluyen el número de órganos metastásicos y la carga tumoral (suma de los diámetros más largos de las lesiones diana). e. Los datos de seguimiento de laboratorio, que incluyen los subconjuntos de linfocitos circulantes en sangre periférica, la IL-6, la PCR, el antígeno carcinoembrionario (CEA), el antígeno 19-9 (CA19-9) y el dímero-D, estuvieron disponibles para la detección en la línea de base y antes de cada ciclo de tratamiento (hasta 12 ciclos de quimioterapia) durante el período de tratamiento de primera línea. f. Los datos de seguimiento radiológico en la línea de base y cada cuatro ciclos de tratamiento estuvieron disponibles durante el tratamiento de primera línea. Los pacientes fueron excluidos debido a: a. Incapacidad para completar al menos una evaluación de eficacia. b. Comorbilidad con otras neoplasias malignas. c. Datos clínicos y de seguimiento incompletos. Se utilizó la imputación múltiple para el manejo de los datos faltantes.
Determinación de los subconjuntos de células linfocíticas circulantes
Se añadieron anticuerpos monoclonales marcados con fluorescencia (Tabla suplementaria 1) a tres tubos de citometría de flujo para la inmunofluorescencia directa. Después de la adición de heparina de sodio para la anticoagulación, las muestras de sangre se mezclaron mediante ultrasonido y se incubaron a temperatura ambiente en la oscuridad. Las reacciones se prepararon utilizando el sistema de preparación COULTER TQ-PREP (BECKMAN, EE. UU.) y, finalmente, se analizaron en un citómetro de flujo Beckman DxFLEX (Beckman, EE. UU.). Se obtuvieron los porcentajes de los diferentes subconjuntos de células linfocíticas de las células linfocíticas circulantes y las respectivas proporciones, que incluyen células CD3-CD19+, células CD3-CD16+CD56+, células CD3+CD69+, células CD3+HLA-DR+, células CD4+CD29+, células CD8+CD28+, y CD4+CD25+/CD4+, CD4+CD45RA+/CD4+, CD4+CD45RO+/CD4+, CD8+CD25+/CD8+, CD8+CD45RA+/CD8+ y CD8+CD45RO+/CD8+ (Figura suplementaria 1).
Criterios de evaluación de la respuesta y seguimiento
La evaluación se realizó inicialmente después de cuatro ciclos de tratamiento y posteriormente cada cuatro ciclos hasta la progresión de la enfermedad (PD) o la intolerancia al tratamiento. El seguimiento de la supervivencia se realizó en cada ciclo de tratamiento y cada 3 meses después del tratamiento. La eficacia del tratamiento se evaluó como respuesta completa (RC), respuesta parcial (RP), enfermedad estable (EE) y PD según los Criterios de Evaluación de la Respuesta en Tumores Sólidos (RECIST, edición 1.1). Para la RC y la RP, la eficacia se confirmó en 4 semanas.
Análisis estadístico
El modelo conjunto puede manejar correctamente el ruido y la información de covariables dependientes del tiempo que no se pueden observar por completo, lo que hace posible estimar la relación entre el proceso longitudinal y el proceso de supervivencia sin sesgo [[13]]. En este estudio, las variables longitudinales se seleccionaron en función de los resultados del modelo conjunto, y solo se consideró un indicador longitudinal y todas las covariables basales en cada modelo conjunto, y cuando el modelo conjunto evaluó que la asociación entre un indicador longitudinal y el pronóstico era significativa, se incluiría en la construcción del modelo predictivo.
En la construcción del modelo predictivo, elegimos el método DynForest para el modelado, que es esencialmente un modelo de bosque aleatorio que es robusto en presencia de covariables, así como de interacciones complejas entre variables. El modelo de predicción dinámica se construye en base a los marcadores longitudinales significativos determinados por el modelo conjunto, así como a las covariables de tiempo fijo, que incluyen la edad, el sexo, el sitio primario, la resección del tumor primario, el estado de RAS, el número de órganos metastásicos y la carga tumoral, teniendo en cuenta la correlación entre los predictores longitudinales multivariados [[14]].
Los modelos de predicción se validaron con una validación cruzada de diez pliegues. El tiempo de referencia fue el último ciclo de quimioterapia de primera línea. La probabilidad de supervivencia se estimó a los 2, 3, 4 y 5 años después del inicio de la quimioterapia adyuvante. El rendimiento del modelo se evaluó utilizando el AUC dependiente del tiempo, el índice C de Harrell y las curvas de calibración en los puntos de tiempo de 2, 3, 4 y 5 años.
Se calculó la importancia de la variable (VIMP) para clasificar las variables según su poder predictivo. Tras obtener una nueva medición del marcador, se puede actualizar la probabilidad de supervivencia predicha. Se diseñó una plataforma interactiva en línea para la predicción dinámica de nuevos pacientes.
Para las características entre los grupos de supervivencia, las variables continuas, descritas como mediana [cuartil], se compararon utilizando pruebas de Kruskal-Wallis, mientras que las variables categóricas, descritas como número (porcentaje), se compararon utilizando la prueba de chi cuadrado. Todos los análisis estadísticos se realizaron utilizando el software R (versión 4.3.2). El modelo conjunto se implementó con el paquete "JM", y el modelo DynForest se construyó con el paquete "DynForest".
Análisis de datos transversales
Las proporciones o ratios de los subconjuntos de células linfocíticas circulantes se clasificaron en grupos normales, bajos o altos en función de sus rangos de referencia. Los niveles de IL-6 y PCR se clasificaron en grupos normales o altos según sus rangos de referencia. Las curvas de SG de los grupos de marcadores se estimaron mediante Kaplan-Meier, y la diferencia general se evaluó utilizando la prueba de log-rank.
Diseño del estudio y participantes
Los pacientes con CCR metastásico tratados con un esquema paliativo estándar de primera línea fueron incluidos retrospectivamente entre mayo de 2013 y mayo de 2020 en el Hospital General de Shanghái. El seguimiento se completó en agosto de 2023. Los criterios de inclusión comprendieron: a. CCR en estadio IV con al menos una lesión evaluable confirmada por radiología. b. Adenocarcinoma confirmado por patología. c. Recepción de terapia estándar de primera línea, que incluye XELOX/XELIRI/FOLFOX/FOLFIRI ± bevacizumab/cetuximab. d. Proporcionar variables categóricas basales, que incluyen sexo, edad, sitio del tumor primario, resección del tumor primario y estado del gen RAS, y variables continuas, que incluyen el número de órganos metastásicos y la carga tumoral (suma de los diámetros más largos de las lesiones diana). e. Los datos de seguimiento de laboratorio, que incluyen los subconjuntos de linfocitos circulantes en sangre periférica, la IL-6, la PCR, el antígeno carcinoembrionario (CEA), el antígeno 19-9 (CA19-9) y el dímero-D, estuvieron disponibles para la detección en la línea de base y antes de cada ciclo de tratamiento (hasta 12 ciclos de quimioterapia) durante el período de tratamiento de primera línea. f. Los datos de seguimiento radiológico en la línea de base y cada cuatro ciclos de tratamiento estuvieron disponibles durante el tratamiento de primera línea. Los pacientes fueron excluidos debido a: a. Incapacidad para completar al menos una evaluación de eficacia. b. Comorbilidad con otras neoplasias malignas. c. Datos clínicos y de seguimiento incompletos. Se utilizó la imputación múltiple para el manejo de los datos faltantes.
Determinación de los subconjuntos de células linfocíticas circulantes
Se añadieron anticuerpos monoclonales marcados con un fluorocromo (Tabla Suplementaria 1) a tres tubos de citometría de flujo para la inmunofluorescencia directa. Tras la adición de heparina sódica para la anticoagulación, las muestras de sangre se mezclaron mediante sonicación y se incubaron a temperatura ambiente en la oscuridad. Las reacciones se prepararon utilizando el sistema de preparación COULTER TQ-PREP (BECKMAN, EE. UU.) y, finalmente, se analizaron en un citómetro de flujo Beckman DxFLEX (Beckman, EE. UU.). Se obtuvieron los porcentajes de diferentes subconjuntos de células linfocíticas de las células linfocíticas circulantes y sus respectivas proporciones, incluyendo células CD3-CD19+, células CD3-CD16+CD56+, células CD3+CD69+, células CD3+HLA-DR+, células CD4+CD29+, células CD8+CD28+, y CD4+CD25+/CD4+, CD4+CD45RA+/CD4+, CD4+CD45RO+/CD4+, CD8+CD25+/CD8+, CD8+CD45RA+/CD8+ y CD8+CD45RO+/CD8+ (Figura Suplementaria 1).
Criterios de evaluación de la respuesta y seguimiento
La evaluación se realizó inicialmente después de cuatro ciclos de tratamiento y posteriormente cada cuatro ciclos hasta la progresión de la enfermedad (PD) o la intolerancia al tratamiento. El seguimiento de la supervivencia se realizó en cada ciclo de tratamiento y cada 3 meses después del tratamiento. La eficacia del tratamiento se evaluó como respuesta completa (RC), respuesta parcial (RP), enfermedad estable (EE) y PD según los Criterios de Evaluación de la Respuesta en Tumores Sólidos (RECIST, edición 1.1). Para RC y RP, la eficacia se confirmó en 4 semanas.
Análisis estadístico
El modelo conjunto puede manejar correctamente el ruido y la información de los covariables dependientes del tiempo que no se pueden observar por completo, lo que permite estimar la relación entre el proceso longitudinal y el proceso de supervivencia sin sesgos [[13]]. En este estudio, las variables longitudinales se seleccionaron en función de los resultados del modelo conjunto, y solo se consideró un indicador longitudinal y todas las covariables basales en cada modelo conjunto, y cuando la asociación entre un indicador longitudinal y el pronóstico se consideró significativa por el modelo conjunto, se incluyó en la construcción del modelo predictivo.
En la construcción del modelo predictivo, elegimos el método DynForest para el modelado, que es esencialmente un modelo de bosque aleatorio que es robusto en presencia de covariables, así como de interacciones complejas entre variables. El modelo de predicción dinámica se construye basándose en los marcadores longitudinales significativos determinados por el modelo conjunto, así como en las covariables fijas en el tiempo, incluyendo la edad, el sexo, el sitio primario, la resección del tumor primario, el estado de RAS, el número de órganos metastásicos y la carga tumoral, teniendo en cuenta la correlación entre los predictores longitudinales multivariados [[14]].
Los modelos de predicción se validaron mediante una validación cruzada de diez pliegues. El tiempo de referencia fue el último ciclo de la quimioterapia de primera línea. La probabilidad de supervivencia se estimó a los 2, 3, 4 y 5 años después del inicio de la quimioterapia adyuvante. El rendimiento del modelo se evaluó utilizando el AUC dependiente del tiempo, el índice C de Harrell y las curvas de calibración en los puntos de tiempo de 2, 3, 4 y 5 años.
Se calculó la importancia de las variables (VIMP) para clasificar las variables según su poder predictivo. Tras obtener una nueva medición de un marcador, se puede actualizar la probabilidad de supervivencia predicha. Se diseñó una plataforma interactiva en línea para la predicción dinámica de nuevos pacientes.
Para las características entre los grupos de supervivencia, las variables continuas, descritas como mediana [cuartil], se compararon utilizando las pruebas de Kruskal-Wallis, mientras que las variables categóricas, descritas como número (porcentaje), se compararon utilizando la prueba de χ2. Todos los análisis estadísticos se realizaron utilizando el software R (versión 4.3.2). El modelo conjunto se implementó con el paquete “JM”, y el modelo DynForest se construyó con el paquete “DynForest”.
Análisis de datos seccionales múltiples
Las proporciones o ratios de los subconjuntos de células linfocíticas circulantes se clasificaron en grupos normales, bajos o altos en función de sus rangos de referencia. Los niveles de IL-6 y CRP se clasificaron en grupos normales o altos según sus rangos de referencia. Las curvas de supervivencia general (SG) de los grupos de marcadores se estimaron mediante Kaplan-Meier, y la diferencia general se evaluó utilizando la prueba de log-rank.
Resultados
Características de la población
Se incluyeron ciento veintitrés pacientes con CRC en estadio IV. De ellos, 77 eran hombres y 46 mujeres, con 83 pacientes mayores de 65 años. Ochenta y siete pacientes presentaban CRC de lado izquierdo y 36 de lado derecho. Cincuenta y siete pacientes se sometieron a resección de su tumor primario, mientras que 66 no. Alrededor del 61,79% de los pacientes presentaban mutación de RAS y el 38,21% eran RAS wild-type. La Tabla 1 resume la variable categórica de los datos demográficos de los pacientes y las características del tumor.
Selección de marcadores pronósticos longitudinales
La relación entre los cambios longitudinales en varios indicadores de laboratorio y la SG de los pacientes se evaluó mediante un modelo conjunto. Los resultados (Fig. 1) indicaron que el aumento de la CRP (CRP transformada logarítmicamente, HR: 2,23, IC del 95%: 1,59-3,13), el CEA (CEA transformada logarítmicamente, HR: 1,11, IC del 95%: 1,02-1,20), el CA199 (CA199 transformada logarítmicamente, HR: 1,12, IC del 95%: 1,02-1,22), la IL-6 (IL-6 transformada logarítmicamente, HR: 3,67, IC del 95%: 2,36-5,71), la proporción de células CD4+CD29+ (HR: 1,04, IC del 95%: 1,00-1,08) y la proporción CD4+CD4RO+/CD4+ (HR: 1,02, IC del 95%: 1,01-1,04), y las disminuciones en la proporción de células CD3-CD19+ (CD3-CD19+ transformada logarítmicamente, HR: 0,71, IC del 95%: 0,53-0,96) y la proporción CD4+CD4RA+/CD4+ (HR: 0,97, IC del 95%: 0,96-0,99) fueron factores de riesgo notables para la SG en pacientes con CRC metastásico (p < 0,05). La relación entre los cambios longitudinales en varios indicadores de laboratorio y la supervivencia libre de progresión (SLP) se evaluó mediante un modelo conjunto. Los resultados (Figura Suplementaria 5) demostraron que el aumento del CEA (CEA transformada logarítmicamente, HR: 1,22, IC del 95%: 1,1-1,36), el CA199 (CA199 transformada logarítmicamente, HR: 1,11, IC del 95%: 1,01-1,23), la CRP (CRP transformada logarítmicamente, HR: 1,31, IC del 95%: 1,03-1,66), la IL-6 (IL-6 transformada logarítmicamente, HR: 1,51, IC del 95%: 1,13-2,01), la proporción CD4+CD4RO+/CD4+ (HR: 1,02, IC del 95%: 1,01-1,03) y la disminución de la proporción CD4+CD4RA+/CD4+ (HR: 0,98, IC del 95%: 0,97-0,99) fueron factores de riesgo notables para la SLP en pacientes con CRC metastásico (p < 0,05). Estos seis indicadores demostraron el mismo valor pronóstico para la SG.
Construcción del modelo pronóstico dinámico
Se estableció un modelo de pronóstico de SG utilizando el método de bosque aleatorio. En primer lugar, se clasificó la importancia de las variables independientes utilizando los valores de VIMP (Fig. 2A). Las 5 variables principales en el modelo fueron los cambios longitudinales en la IL-6, la CRP, la carga tumoral basal, los cambios longitudinales en el CEA y los cambios longitudinales en la proporción CD4+CD45RO+/CD4+. Los datos se clasificaron en: Grupo 1, indicadores inflamatorios (IL-6 y CRP); Grupo 2, marcadores tumorales (CEA y CA199); y Grupo 3, subconjuntos de linfocitos circulantes (CD4+CD45RO+/CD4+, CD3-CD19+, CD4+CD45RA+/CD4+ y CD4+CD29+) (Fig. 2B). Los indicadores inflamatorios longitudinales fueron factores predictivos altamente significativos, superando a los marcadores tumorales clásicos.
Se realizó una validación interna del proceso de modelado utilizando una validación cruzada de diez pliegues. La capacidad discriminatoria del modelo se evaluó utilizando las curvas ROC (Fig. 3). La evaluación integral del rendimiento del modelo demostró una robusta capacidad predictiva. Los valores de AUC dependientes del tiempo para las predicciones de 2, 3, 4 y 5 años fueron 0,827, 0,787, 0,726 y 0,693, respectivamente. Los valores correspondientes del índice C de Harrell fueron 0,728, 0,719, 0,720 y 0,703, lo que indica una buena a excelente discriminación en diferentes horizontes temporales. Las curvas de calibración mostraron una excelente concordancia entre las probabilidades de supervivencia predichas y observadas en los puntos de tiempo de 2 a 3 años, con pequeñas desviaciones en las predicciones a más largo plazo, probablemente debido a un número limitado de eventos más allá de los 4 años (Figura Suplementaria 6). Para facilitar futuras investigaciones y validaciones, se ha puesto a disposición una aplicación en línea interactiva en https://lichunxia.shinyapps.io/rshiny/. Es crucial tener en cuenta que este modelo es una herramienta de investigación y no ha sido validado externamente. Por lo tanto, no debe utilizarse para guiar las decisiones clínicas en este momento.
Análisis de datos seccionales múltiples
Se realizó un análisis transversal de cuatro subconjuntos de linfocitos periféricos con tendencias longitudinales y significado pronóstico. Basándonos en las observaciones clínicas, exploramos el impacto de los valores clínicos anormales de estos indicadores antes de los diferentes ciclos de quimioterapia en la SG de los pacientes. Los pacientes con alta expresión de CD4+CD45RA+/CD4+ antes del tercer o cuarto ciclo de quimioterapia presentaban una SG significativamente mejor que aquellos con baja expresión (Fig. 4). Los valores normales de referencia clínicos de la proporción de CD3-CD19+, la proporción de CD4+CD29+ y la proporción de CD4+CD4RO+/CD4+ antes de una sola sesión de quimioterapia no tuvieron una importancia significativa para el pronóstico del paciente (Figuras Suplementarias 2-4). A continuación, se realizó un análisis transversal de la IL-6 y la CRP. Los pacientes con niveles normales de IL-6 (Fig. 5) y CRP (Fig. 6) durante la primera fase (1-5 ciclos de quimioterapia) del tratamiento de primera línea mostraron una mejor SG.
Se realizó una validación interna del proceso de modelado utilizando una validación cruzada de diez pliegues. Se evaluó la capacidad discriminatoria del modelo utilizando curvas ROC (Fig. 3). La evaluación exhaustiva del rendimiento del modelo demostró sólidas capacidades predictivas. Los valores de AUC dependientes del tiempo para las predicciones de 2, 3, 4 y 5 años fueron 0,827, 0,787, 0,726 y 0,693, respectivamente. Los valores correspondientes del índice C de Harrell fueron 0,728, 0,719, 0,720 y 0,703, lo que indica una buena a excelente discriminación en diferentes horizontes temporales. Las curvas de calibración mostraron una excelente concordancia entre las probabilidades de supervivencia predichas y observadas en los puntos temporales de 2 a 3 años, con desviaciones menores en las predicciones a más largo plazo, probablemente debido a un número limitado de eventos más allá de los 4 años (Fig. 6 del material suplementario). Para facilitar futuras investigaciones y validaciones, se ha puesto a disposición una aplicación en línea interactiva de prototipo en https://lichunxia.shinyapps.io/rshiny/. Es fundamental señalar que este modelo es una herramienta de investigación y no ha sido validado externamente. Por lo tanto, no debe utilizarse para guiar las decisiones clínicas en este momento.
Análisis de datos seccionales múltiples
Se realizó un análisis transversal de cuatro subconjuntos de linfocitos sanguíneos periféricos con tendencias longitudinales y significado pronóstico. Basándonos en las observaciones clínicas, exploramos el impacto de los valores clínicos anormales de estos indicadores antes de los diferentes ciclos de quimioterapia en la supervivencia global (SG) de los pacientes. Los pacientes con alta expresión de CD4 + CD45RA + /CD4 + antes del tercer o cuarto ciclo de quimioterapia presentaban una SG significativamente mejor que aquellos con baja expresión (Fig. 4). Los valores de referencia clínicos normales de la proporción CD3-CD19 +, la proporción CD4 + CD29 + y la relación CD4 + CD45RO + /CD4 + antes de una sola sesión de quimioterapia tuvieron poca importancia para el pronóstico del paciente (Figuras 2 a 4 del material suplementario). A continuación, se realizó un análisis transversal de IL-6 y CRP. Los pacientes con niveles normales de IL-6 (Fig. 5) y CRP (Fig. 6) durante la primera fase (1 a 5 ciclos de quimioterapia) del tratamiento de primera línea mostraron una mejor SG.
Discusión
Todavía existe incertidumbre con respecto a la viabilidad del perfil inmunológico de las células sanguíneas periféricas como marcador pronóstico para pacientes con cáncer colorrectal metastásico (CCRm) irresecable. Para aclarar este problema, un estudio examinó la relación entre el estado inmunológico previo al tratamiento y la supervivencia libre de progresión (SLP) en pacientes con CCRm que se sometieron a quimioterapia de primera línea y reveló que los altos niveles de células supresoras derivadas del mieloide monocíticas y los bajos niveles de CD4 + y CD8 + estaban relacionados con una SLP más corta [[15]]. Otro estudio destacó la asociación de varios parámetros inmunológicos, incluidos los niveles de citocinas y los marcadores de superficie de los leucocitos, con la etapa de la enfermedad en el CCR. En particular, el suero IL-4 y la respuesta proliferativa de los linfocitos mononucleares de la sangre periférica al anticuerpo monoclonal anti-CD3 podrían servir como índices pronósticos fiables [[16]]. Además, el análisis longitudinal del repertorio de receptores de células T (TCR) mediante secuenciación de alto rendimiento en pacientes con CCRm reveló cambios dinámicos en la diversidad de TCR durante la quimioterapia. Los pacientes que experimentaron mayores disminuciones en la diversidad de TCR mostraron mejores respuestas al tratamiento, con niveles más bajos de CEA y CA19-9, y tamaños de tumor más pequeños [[17]]. Estos hallazgos resaltan el valor pronóstico de los subconjuntos de linfocitos circulantes, las citocinas y los indicadores tumorales en el CCR. Encontramos que los aumentos de CD4 + CD29 +, y la relación CD4 + CD4RO + /CD4 + y las disminuciones de CD3-CD19 + y la relación CD4 + CD4RA + /CD4 + fueron índices de riesgo para la SG.
Las células CD3-CD19 +, principalmente células B, son cruciales en la inmunidad humoral al defenderse de los patógenos y mantener la homeostasis inmunitaria. La reducción de las proporciones de células B indica una reconstitución inmunitaria retrasada después de la linfodepleción inducida por la quimioterapia, lo que refleja una alteración de la recuperación inmunitaria sistémica que compromete tanto la inmunidad antitumoral como la competencia inmunológica general. La investigación indica que los niveles elevados de linfocitos CD19 + en sangre periférica se asocian con mejores resultados y una mayor supervivencia libre de enfermedad en pacientes con cáncer gástrico que aquellos con niveles más bajos [[18]]. De manera similar, los niveles basales más altos de células CD19 + en pacientes con mieloma múltiple están asociados positivamente con una mayor supervivencia [[19]]. Un estudio que examinó el papel de las células B en la quimioterapia reveló hallazgos interesantes con respecto a su comportamiento en diferentes respuestas de los pacientes. En el grupo de pacientes que mostraron una respuesta mínima o nula a la quimioterapia, caracterizada por una enfermedad estable o progresiva, se observó una disminución notable en varios subconjuntos de células B. Por el contrario, en los pacientes que experimentaron una remisión parcial o completa, los niveles de linfocitos B se mantuvieron relativamente estables durante el período de tratamiento [[20]]. En nuestro estudio, una proporción elevada de células CD3-CD19 + antes de cada ciclo de quimioterapia se asoció con buenos pronósticos en pacientes con CCR avanzado.
Las células CD4 + CD29 + son una clase de células T colaboradoras CD4 + (Th) que expresan moléculas de CD29 en sus membranas celulares. La molécula CD29 es un miembro de la familia de integrinas que es crucial en los procesos fisiopatológicos como la adhesión celular, la angiogénesis y la metástasis tumoral. Un estudio [[21]] encontró niveles significativamente más altos de células CD4 + CD29 + en pacientes con cáncer de pulmón que no recibieron radioterapia y que tuvieron recurrencia en comparación con los pacientes que recibieron radioterapia y que no tuvieron recurrencia, lo que sugiere que los niveles elevados de células CD4 + CD29 + son un indicador de recurrencia tumoral. El valor de corte de las células CD4 + CD29 + fue 1,5 veces mayor que el límite superior del rango normal, y su sensibilidad y especificidad en la predicción de la recurrencia del cáncer de pulmón fueron superiores a las del Cyfra21-1 y el CEA. En nuestro estudio, una disminución gradual de las células CD4 + CD29 + antes de la quimioterapia sugirió buenos pronósticos para los pacientes con CCR avanzado.
Las células CD4 + CD45RA +, a menudo denominadas células T ingenuas, y las células CD4 + CD45RO +, conocidas como células T de memoria, tienen funciones importantes en la respuesta inmunitaria. Las células CD4 + CD45RA + son esenciales para iniciar las respuestas inmunitarias contra nuevos antígenos y desempeñan un papel crucial en la vigilancia inmunitaria. La disminución de la relación CD4 + CD45RA + /CD4 + en los pacientes con mal pronóstico refleja el daño tímico inducido por la quimioterapia y la alteración de la regeneración de las células T ingenuas, lo que obliga a depender de la expansión de las células T de memoria, lo que conduce al agotamiento inmunológico y a la reducción de la capacidad de reconocer nuevos neoantígenos tumorales. Las células CD45RA + pueden hacer la transición al fenotipo CD45RO + al responder a los antígenos. En pacientes con CCR, la proporción de células CD4 + CD45RO + es mayor antes de la cirugía que en individuos sanos. Después de la cirugía, particularmente en pacientes en etapa temprana (Dukes A y B), las células CD4 + CD45RO + se reducen notablemente, mientras que las células CD4 + CD45RA + aumentan, lo que indica un cambio hacia un perfil de células T más ingenuo, lo que se asocia con mejores pronósticos [[22]]. Probamos los linfocitos de la sangre periférica de los pacientes antes de cada ciclo de quimioterapia y encontramos que los pacientes con una relación CD4 + CD45RA + /CD4 + que aumenta gradualmente y una relación CD4 + CD45RO + /CD4 + que disminuye gradualmente tuvieron un mejor pronóstico. Estos cambios indican una rápida recuperación de la función de la reserva inmunitaria. Además, la quimioterapia eliminó eficazmente los nuevos antígenos de la sangre, lo que condujo a una reducción de la proporción de CD4 + CD45RA + a CD4 + CD45RO +. En consecuencia, este grupo de pacientes mostró mejores resultados.
Los niveles elevados de IL-6 y CRP son marcadores importantes de mal pronóstico en varios cánceres debido a sus funciones en la inflamación, la regulación inmunitaria y la alteración del microambiente tumoral. Estos mediadores inflamatorios alteran mecánicamente la reconstitución inmunitaria al suprimir la función de las células madre hematopoyéticas y la linfopoyesis, al tiempo que promueven la expansión de poblaciones de células inmunosupresoras, creando un ciclo autoperpetuo de disfunción inmunitaria que facilita la progresión tumoral. IL-6 y CRP influyen en el microambiente tumoral al promover la angiogénesis, mejorar la supervivencia de las células cancerosas y modular los procesos de autofagia [[23], [24]]. Los niveles altos de IL-6 pueden alterar la función de las células T y alterar las respuestas inmunitarias, lo que lleva a un microambiente tumoral más inmunosupresor [[25]]. El presente estudio encontró que los aumentos dinámicos de IL-6 y CRP durante la terapia de primera línea fueron indicadores de mal pronóstico en pacientes con CCR avanzado, lo que es consistente con investigaciones previas [[26]]. Además, nuestros análisis transversales múltiples revelaron que en la primera mitad del tratamiento de primera línea (antes de cinco ciclos), existe una diferencia pronóstica significativa entre los pacientes con niveles clínicos normales y anormales de estos marcadores. En conjunto, nuestros hallazgos demuestran que el significado pronóstico de estos marcadores inmunitarios refleja su papel como indicadores de una reconstitución inmunitaria inducida por la quimioterapia fallida. La combinación del agotamiento de las células T ingenuas, el retraso en la recuperación de las células B y la inflamación sistémica persistente representa un estado de disfunción inmunitaria inducida por el tratamiento que determina fundamentalmente los resultados clínicos en los pacientes con CCRm.
En el tratamiento del CCR, la combinación de quimioterapia y terapia dirigida sirve como piedra angular. Este estudio combina los subconjuntos de linfocitos periféricos y el estado inflamatorio para evaluar el estado inmunológico. Recopilamos datos de todo el tratamiento de primera línea y realizamos análisis de datos longitudinales y transversales. Nuestra investigación innovadora ha descubierto que los linfocitos B y los diferentes subconjuntos de células T CD4 + tienen implicaciones pronósticas en pacientes que reciben el tratamiento estándar de primera línea. Los estudios futuros pueden investigar más a fondo estas células para mejorar la eficacia del tratamiento del cáncer colorrectal avanzado. También desarrollamos un modelo pronóstico en línea que utiliza valores hematológicos fáciles de detectar. Este modelo podría servir potencialmente como referencia para guiar los tratamientos posteriores. Este modelo dinámico aborda las necesidades pronósticas en tiempo real durante la quimioterapia de primera línea. La herramienta se integra en los flujos de trabajo de rutina mediante una evaluación regular cada 3 a 4 ciclos o en la progresión durante la terapia de primera línea, lo que permite modificaciones oportunas del tratamiento basadas en los patrones de reconstitución inmunitaria. La estratificación de riesgos puede ayudar a identificar las decisiones clínicas; una recuperación inmunitaria favorable puede respaldar la continuación del tratamiento estándar, mientras que el fracaso de la reconstitución puede indicar la necesidad de estrategias de tratamiento individualizadas. Si bien el modelo demostró un fuerte rendimiento interno, se requiere una validación externa utilizando cohortes independientes.
En conclusión, las mediciones longitudinales del estado inmunológico de la sangre periférica tienen implicaciones pronósticas para los pacientes con CCR avanzado que se han sometido a un tratamiento estándar de primera línea. Entre los subconjuntos de linfocitos circulantes en la sangre periférica, se identificaron el aumento de la proporción de células CD4 + CD29 + y la relación CD4 + CD45RO + /CD4 + como factores de riesgo significativos para la SG en pacientes con CCR metastásico. Por el contrario, el aumento de la proporción de células CD3-CD19 + y la relación CD4 + CD45RA + /CD4 + se identificaron como factores favorables para la SG. Además, los marcadores inflamatorios IL-6 y CRP son mejores predictores pronósticos que los marcadores tumorales clásicos CEA y CA199. En términos de características clínicas y tumorales, la carga tumoral basal es el predictor pronóstico más fuerte. Entre la cohorte actual, el 7% de los pacientes recibieron terapia con inhibidores de puntos de control inmunitario (ICI) en la tercera línea o posterior. En consecuencia, se deben realizar estudios de validación futuros en cohortes con una mayor exposición a ICI e incorporar conjuntos de datos de validación externos independientes. El modelo dinámico ofrece una herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas prometedora, pero aún no validada.
Información complementaria
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