非霍奇金淋巴瘤（NHL）是一类常见的血液系统恶性肿瘤，其中复发或难治性大B细胞淋巴瘤（LBCL）的治疗尤其棘手，患者预后往往不佳。近年来，嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法作为一种创新的靶向治疗手段，为许多LBCL患者带来了显著的生存改善。然而，CAR-T治疗并非对所有患者都有效，约半数LBCL患者在治疗后不久（通常在6个月内）会出现疾病复发或进展，且一旦复发，中位总生存期仅约6个月。此外，CAR-T治疗还伴随细胞因子释放综合征（CRS）、神经毒性等潜在的严重副作用。因此，临床上迫切需要一种工具，能够在治疗开始前预测哪些患者更有可能从CAR-T治疗中获益，哪些患者复发风险较高，以便更好地制定个体化治疗策略。
近期，国际顶级医学期刊《Nature Medicine》发表了一项具有里程碑意义的临床研究，介绍了一种名为InflaMix（INFLAmmation MIXture Model）的无监督定量模型。这项研究题为“An inflammatory biomarker signature of response to CAR-T cell therapy in non-Hodgkin lymphoma”，该模型通过分析患者体内的14项实验室指标（涵盖炎症标志物和器官功能指标），能够准确识别出与CAR-T治疗失败高风险相关的炎症特征，为非霍奇金淋巴瘤患者的治疗决策提供了新的科学依据。
InflaMix模型的构建与预测能力
InflaMix模型由纪念斯隆凯特琳癌症中心（MSK）的研究团队开发。他们利用149例LBCL患者的血红蛋白（Hgb）、血小板（Plt）、白细胞（WBC）、碱性磷酸酶（ALP）、总胆红素（Tbili）、IL-10、肿瘤坏死因子（TNF）、乳酸脱氢酶（LDH）、D-二聚体、铁蛋白、C反应蛋白（CRP）、天门冬氨酸氨基转移酶（AST）、IL-6、肌酐、纤维蛋白原和白蛋白等14项实验室指标，采用高斯混合模型进行无监督学习，将患者自动分为“炎症”群和“非炎症”群。研究结果显示，被划分为“炎症”群的患者，其主要难治性疾病的比例高达64%，远高于“非炎症”群的23%。同时，“炎症”群患者的疾病负担指标（如LDH和PET-CT评估的代谢肿瘤体积MTV、最大标准化摄取值SUVmax）也显著更高。
InflaMix模型在多个独立的验证队列中得到了充分验证，包括MSK的186例LBCL患者、Sheba医疗中心和Hackensack Meridian健康中心的243例LBCL患者，以及来自3个中心的110例滤泡性淋巴瘤（FL）和套细胞淋巴瘤（MCL）患者。在这些队列中，InflaMix模型均能稳定地识别出疾病复发和死亡风险较高的患者。与“非炎症”群相比，“炎症”群患者的无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）均显著缩短，且在治疗后100天内达到完全缓解（CR）的比例也显著较低。
InflaMix模型的临床应用价值与灵活性
InflaMix模型不仅在LBCL患者中展现出强大的预测性能，在MCL和FL患者中也显示出一定的预测价值。尽管在MCL和FL患者中，“炎症”群的OS差异不显著（可能与这些淋巴瘤亚型的疾病进程相对缓慢有关），但CR率较低、PFS较短的趋势依然存在。值得注意的是，InflaMix模型的群组分配结果与具体的CAR-T产品类型无关，这表明该模型在不同的CAR-T治疗方案中都具有潜在的预测应用价值。
在实际临床应用中，数据缺失是一个常见挑战。InflaMix模型在这方面表现出色，即使在多达5项实验室指标缺失的情况下，其群组分配的一致性仍高达97%，且与完整数据模型的预测结果高度相关。更令人鼓舞的是，当仅使用6项常见的实验室指标（白蛋白、Hgb、AST、ALP、CRP和LDH）时，InflaMix模型的预测结果与完整数据模型的预测结果仍保持高度一致（91%一致性）。这极大地增强了InflaMix模型在临床实践中的实用性和灵活性，即使在资源有限或数据不完整的情况下，也能提供可靠的预后预测。
InflaMix模型如何助力治疗决策
研究表明，InflaMix模型在预测PFS方面的表现优于仅使用传统临床因素（如CRP）或所有14项指标的正则化模型。在决策曲线分析中，InflaMix模型在不同阈值概率下均能提供比传统模型更高的净收益，尤其是在考虑对治疗后达到部分缓解（PR）的患者是否需要进行巩固治疗时。这意味着InflaMix模型不仅能准确预测患者的预后，还能为临床医生提供重要的决策支持，帮助他们在治疗收益和风险之间做出更明智的权衡。
图 CAR-T治疗决策时间点之间的聚类转换与生存结果的变化相关
总而言之，InflaMix模型作为一种基于炎症标志物和器官功能指标的创新预测工具，为评估接受CAR-T治疗的非霍奇金淋巴瘤患者的预后风险提供了新的视角。该模型在多个独立队列中展现出稳健的预测性能，且具有良好的实用性和灵活性。通过在治疗前识别高风险患者，InflaMix模型有望帮助临床医生优化治疗策略，例如更积极地监测、考虑早期干预或调整后续治疗方案，从而最终改善患者的治疗效果和生存质量。
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