Лучинин Александр Сергеевич, к. м. н., с. н. с. отдел организации и сопровождения научных исследований
Киров
Luchinin Alexander S., PhD, Senior Researcher of the Department of Organization and Support of Scientific Research
Kirov
Стругов Владимир Владимирович, н. с. НИЛ онкогематологии
Санкт-Петербург
Strugov Vladimir V., Researcher at Institute of oncology and hematology
Saint Petersburg
Современная стратегия лечения хронического лимфолейкоза (ХЛЛ) базируется на стратификации больных на группы генетического риска с использованием таких предикторов, как del(17p), мутация гена TP53 и мутационный статус генов вариабельного региона иммуноглобулинов. Наличие неблагоприятных предикторов является основанием для назначения новых таргетных препаратов, таких как ибрутиниб, вместо стандартной иммунохимиотерапии. В то же время полное генетическое тестирование не всегда возможно на этапе выбора первой линии терапии для всех пациентов, а эффект от того или иного лечения всегда имеет вероятностный характер. Решение о лечении в условиях неопределённости оптимальной стратегии, различного генетического риска и ответа на терапию можно описать с помощью методов теории игр. В представленной работе описана модель взаимодействия природы (заболевания) и человека (врача) на протяжении лечебного процесса, в рамках которой рассмотрено несколько различных сценариев терапии. Целью исследования являлся поиск и доказательство оптимальной стратегии лечения, которая бы обеспечила максимально вероятную пятилетнюю беспрогрессивную выживаемость (БПВ) больного ХЛЛ. В качестве критерия оптимального решения использовали критерий Байеса — Лапласа. Доказано, что стратегия стратифицированного подхода к первой линии терапии больных ХЛЛ в зависимости от генетических предикторов более выигрышна («выигрыш» 71 %) по сравнению с назначением всем пациентам иммунохимиотерапии схемами флюдарабин + циклофосфан + ритуксимаб («выигрыш» 45 %) и бендамустин + ритуксимаб («выигрыш» 32 %). Однако оптимальной стратегией лечения больных ХЛЛ в условиях недостатка информации о генетических рисках пациента является терапия ибрутинибом для всех без исключения пациентов («выигрыш» 73 %). Описанный подход к анализу и оптимизации терапии ХЛЛ может использоваться в качестве метода формализации лечебных стратегий онкогематологических заболеваний и применяться в автоматизированных системах поддержки принятия врачебных решений.
The current strategy of chronic lymphocytic leukemia (CLL) treatment is based on genetic risk factors such as del(17p), TP53 mutations and/or unmutated variant of IGHV genes. Guidelines recommend the usage of targeted drugs, e.g. ibrutinib, in the first line for patients with unfavorable risk factors due to dismal results of other treatment options. Unfortunately, in real-life treatment decisions are often made without full knowledge of genetic risk factors in the treated patient. Our aim was to find the optimal therapeutic strategy for such patients, that is, those providing the best 5-year progression-free survival (PFS). Using a relatively simple game theory-based approach we here show, that currently, the used strategy is more advantageous (success rate 71%) compared to administration of immunochemotherapy to all patients (success rate with fludarabine + cyclophosphamide + rituximab — 45%, bendamustine + rituximab — 32%). However, the optimal strategy for CLL treatment in the conditions of unknown genetic risks is the administration of ibrutinib to all patients (success rate 73%). Our simple method can be used for optimization of treatment strategy of any oncologic disease and can be integrated into relevant clinical decision support systems.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.