原題
Mathematical Biomarkers of Adaptive Therapy Outcomes in Prostate Cancer.
背景:適応療法では、腫瘍量を制御するために治療中断を用いるが、患者の反応は様々であり、スケジュールを個別化するためにバイオマーカーが必要である。
方法:最初のサイクルのPSAからバイオマーカー(適応療法スコア、予想されるTTP、平均1日用量)を導き出し、経験的なPSA指標と比較するために、2集団モデルを用いた53人の患者(CSPC 40人、mCRPC 13人)のレトロスペクティブモデリング。
結果:適応療法スコアはCSPCにおけるTTPの延長を予測し(HR 0.49、P=0.002)、mCRPCにおけるTTPと相関し(スピアマンρ=0.76、P=0.002)、予想されたTTPはOSの延長と関連していたが、経験的PSA指標はOSを予測しなかった。
結論:初期サイクルのPSAベースの数学的バイオマーカーは、従来のPSA測定よりも優れており、個別化された適応療法の指針となる可能性がある。
Journal: JAMA Oncol (CiteScore 2022: 44.3)
DOI: 10.1001/jamaoncol.2026.2781
PMID: 42560686
コメント