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【血液MRD全洞悉】6-12个月关键治疗窗口揭示！骨髓瘤MRD动态建模助力早期干预决策

05月04日

编译：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

多发性骨髓瘤（MM）面临微小残留病灶（MRD）难以彻底清除，导致高复发风险的挑战。传统预测无进展生存（PFS）依赖长期随访，限制了及时的治疗调整。近期，来自英国谢菲尔德大学医学院的研究团队基于MAIA、CASTOR和POLLUX三大III期临床试验的序贯MRD数据，创新应用数学模型量化MRD动态，揭示治疗前6-12个月为细胞杀灭关键窗口及MRD低值患者两种截然不同复发路径。模型提供了早期PFS预测能力，与临床数据显示高度一致，为个体化治疗策略优化提供坚实依据。【肿瘤资讯】将相关内容进行了整理，以飨读者。

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通过数学模型精准解析MRD动态，助力MM治疗效果评估、预后预测及治愈潜力探索

MM是造血系统恶性肿瘤中异质性极强的一类疾病，当前虽然靶向药物和免疫调节剂显著提升了患者生存期，但MRD的存在仍是复发的主要根源。MRD检测作为评估治疗效果和预测预后的重要指标，能以极高灵敏度反映体内残余肿瘤负荷。然而，MRD的动态变化规律及其对疾病进展的影响机制尚未完全明确，使得临床医生在停药或调整治疗方案方面缺乏科学指导。本研究旨在通过数学建模深度解析MM患者在真实临床试验背景下的MRD动态数据，揭示其背后的生物学机制，同时尝试基于早期动态数据预测患者中长期PFS，为临床决策提供量化支持。

研究团队整合并分析了来自三项国际著名III期临床试验——MAIA、CASTOR和POLLUX——的MM患者MRD序贯检测数据。这些试验涵盖了不同治疗方案和患者群体，确保数据的代表性和多样性。作者使用先前开发的数学模型来描述MRD变化过程，基于治疗期间肿瘤细胞杀灭和随后的肿瘤细胞增殖两大机制。

模型在原有框架基础上做了修正以更好拟合实际MRD数据波动，包括加入残余疾病推断和复发速度参数，模拟MRD在不同治疗阶段的动态变化。模型运用后通过拟合患者实际MRD曲线，进一步推断个体无进展生存时间，形成3年PFS预测曲线。

分析显示，肿瘤治疗的癌细胞杀灭效果集中在前6至12个月，成为影响MRD降低速度的关键时间窗口。此期间MRD水平明显下降，提示治疗达到最高效杀灭效果。超过12个月后，MRD的动态更多体现为肿瘤细胞再生与复发过程。

本研究的重要发现之一——是MRD低值患者表现出截然不同的两种下游路径：

部分患者MRD水平维持长期较低，疾病无明显进展，表现出潜在的缓解稳定状态。
另一部分患者虽然初期MRD低，但随即出现快速复发，MRD水平迅速上升，提示治疗后细胞剩余迅速扩散。

模型进一步发现在MRD阴性患者中，初始残余疾病估计值与复发速度高度相关。通过模型推导的3年PFS曲线与各临床试验公布的真实数据高度吻合，说明模型具有良好的预测精度和临床实用价值。

本研究首次通过数学建模精确描绘了MM患者MRD动态，确定了治疗早期细胞杀灭高效时段，为MRD动态变化模式与疾病进展之间的关联提供了量化依据。模型不仅缩短了观察PFS所需时间，还能提前识别快速复发患者，支持临床早期干预。

实际上，对于在治疗前6-12个月内MRD未显著降低的患者，可考虑尽早调整治疗方案以增强细胞杀灭。MRD动态模式的识别有助于筛选需要追加治疗的高风险患者，实现个体化精准治疗。另外，本研究提供了一种基于数学与临床数据融合的长期预后预测工具，有望成为未来MM疗效评价和决策的重要辅助。

另外，本研究也提出了未来方向：

需要更大规模的数据集和更长随访时间来验证模型稳定性和拓展其预测能力。
探索结合其他生物标志物（如基因突变、免疫微环境）完善模型，提升预测精度。
推动该数学模型在其他治疗试验和真实世界数据中的应用，拓展临床实用范围。

编者按

近年来，MM的治疗呈现多元化发展，MRD监测成为精准医学的重要里程碑。从单点检测向动态连续监测转变显著提升了对疾病状态的理解。本研究的创新之处在于将数学建模引入临床数据分析，精准模拟MRD动态及其对患者预后的影响，为临床医生提供了重要的早期风险评估工具。特别是对快速复发患者的预警，可有效指导临床辅助治疗的添加与时机选择，潜力巨大。

随着人工智能、大数据和多组学技术的融合，基于MRD动态的精准预测和个体化调整将推动治疗从经验型走向数据驱动型，逐步实现治疗的“动态管理”而非“静态评估”。医生在临床实践中结合此类模型结果，将更有可能精细化分层患者，优化治疗路径，最终提升患者的生存质量和预后。
期待今后更多研究将数学模型与临床大数据、分子诊断结合，共同促进MM精准医疗快速迈进。

参考文献

Walter M. Gregory, Thomas J. Prior, J. Blake Bartlett, Pieter Sonneveld, Meletios A. Dimopoulos, Philippe Moreau, Saad Usmani, Thierry Facon; Modeling MRD Changes in Myeloma to Understand Treatment Effects, Predict Outcomes, and Investigate Curative Potential. Clin Cancer Res 2025; https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-24-3475

责任编辑：Ashelin
排版编辑：Ashelin

05月05日

史渊

平遥兴康医院 | 肿瘤内科

感谢分享受益匪浅

05月04日

雨夜

钦州市中医医院 | 肿瘤内科

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索