Эта статья является препринтом и не была отрецензирована.
О результатах, изложенных в препринтах, не следует сообщать в СМИ как о проверенной информации.
ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕРАПИИ ХРОНИЧЕСКОГО ЛИМФОЛЕЙКОЗА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ ИГР
2021-07-04
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 неопределенности 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.
Ссылка для цитирования:
Лучинин А. С., Стругов В. В. 2021. ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕРАПИИ ХРОНИЧЕСКОГО ЛИМФОЛЕЙКОЗА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ ИГР. PREPRINTS.RU. https://doi.org/10.24108/preprints-3112253
Список литературы
1. Osborne MJ. An introduction to game theory. Oxford University Press. 2002
2. Conlin PL, Chandler JR, Kerr B. Games of life and death: antibiotic resistance and production through the lens of evolutionary game theory. Curr Opin Microbiol. 2014; 21: 35-44. DOI: 10.1016/j.mib.2014.09. PMID: 25271120
3. Gatenby RA, Vincent TL. An evolutionary model of carcinogenesis. Cancer Res. 2003; 63(19): 6212-6220. PMID: 14559806
4. Torkaman A, Charkari NM, Aghaeipour M. An approach for leukemia classification based on cooperative game theory. Anal Cell Pathol (Amst). 2011; 34(5): 235-246. DOI: 10.3233/ACP-2011-0016. PMID: 21988887
5. Stanková K, Brown JS, Dalton WS, Gatenby RA. Optimizing Cancer Treatment Using Game Theory: A Review. JAMA Oncol. 2019; 5(1): 96-103. DOI: 10.1001/jamaoncol.2018.3395. PMID: 30098166
6. Hallek M. Chronic lymphocytic leukemia: 2019 update on diagnosis, risk stratification and treatment. Am J Hematol. 2019; 94(11): 1266-1287. DOI: 10.1002/ajh.25595. PMID: 31364186
7. Eichhorst B, Fink AM, Bahlo J, Busch R et al. First-line chemoimmunotherapy with bendamustine and rituximab versus fludarabine, cyclophosphamide, and rituximab in patients with advanced chronic lymphocytic leukaemia (CLL10): an international, open-label, randomised, phase 3, non-inferiority trial. Lancet Oncol. 2016; 17(7): 928-942. DOI: 10.1016/S1470-2045(16)30051-1. PMID: 27216274
8. Woyach JA, Ruppert AS, Heerema NA, Zhao W et al. Ibrutinib regimens versus chemoimmunotherapy in older patients with untreated CLL. N Engl J Med. 2018; 379(26): 2517-2528. DOI: 10.1056/NEJMoa1812836. PMID: 30501481
9. Fischer K, Bahlo J, Fink AM, Goede V et al. Long-term remissions after FCR chemoimmunotherapy in previously untreated patients with CLL: updated results of the CLL8 trial. Blood. 2016; 127(2): 208-215. DOI: 10.1182/blood-2015-06-651125. PMID: 26486789
10. Zenz T, Gribben JG, Hallek M, Döhner H et al. Risk categories and refractory CLL in the era of chemoimmunotherapy. Blood. 2012; 119(18): 4101-4107. DOI: 10.1182/blood-2011-11-312421. PMID: 22394601
11. Jennifer Crombie, Matthew S. Davids et al. IGHV Mutational Status Testing in Chronic Lymphocytic Leukemia. Am J Hematol. 2017; 92(12): 1393–1397. DOI: 10.1002/ajh.24808. PMID: 28589701
