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2025 ASCO | 基于深度学习的MRI联合液体生物标志物在嵌合抗原受体T细胞治疗后免疫效应细胞相关神经毒性综合征中的创新应用

05月26日

编译：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

专场：Developmental Therapeutics—Immunotherapy

摘要号：2516

摘要类型：Rapid Oral Abstract Session

英文标题：A novel application of deep learning (DL)-based MRI with liquid biomarkers for immune effector cell-associated neurotoxicity syndrome (ICANS) after chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy.

中文标题：基于深度学习的MRI联合液体生物标志物在嵌合抗原受体T细胞治疗后免疫效应细胞相关神经毒性综合征中的创新应用

讲者/第一作者：Kathryn Tringale，UC San Diego, La Jolla, CA

研究背景

免疫效应细胞相关神经毒性综合征（ICANS）是嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）治疗的并发症，但其风险因素和定量诊断标准（特别是神经影像学标准）尚未完全明确。我们创新性地应用基于深度学习（DL）的MRI技术，结合临床和液体生物标志物，以更好地表征CAR-T细胞治疗后的神经毒性。

研究方法

我们分析了2018-2024年间在加州大学圣地亚哥分校（UCSD）接受CAR-T治疗的所有非霍奇金淋巴瘤（NHL）或急性淋巴细胞白血病（ALL）患者。ICANS分级采用美国移植与细胞治疗学会标准（1-4级）。评估变量包括分期、体能状态、既往高剂量甲氨蝶呤（HD MTX）治疗、鞘内（IT）化疗、中枢神经系统（CNS）受累、CNS定向放疗（CNS RT）及颅外放疗。检测输注前、输注后3天及ICANS期间（或无ICANS者输注后7天）的实验室指标。采用3D U-Net卷积神经网络对输注后脑部MRI进行T2 FLAIR高信号体积定量分析。通过考虑零膨胀的线性混合回归模型评估纵向DL衍生的FLAIR变化。多变量回归模型分析ICANS相关因素。

研究结果

163例患者中（89% NHL，11% ALL），52例接受过IT化疗，27例接受过HD MTX，24例有CNS病史，22例接受过CNS RT。多数患者（106例）接受阿基仑赛治疗（34例tisagenlecleucel，23例brexucabtagene autoleucel），133例（82%）发生细胞因子释放综合征（CRS）。73例（45%）发生ICANS，中位发生时间为输注后7天（39例1-2级，34例3-4级）。输注后21例患者接受≥1次脑部MRI检查（共93次）。与ICANS相关的基线因素包括乳酸脱氢酶（LDH；OR 1.03，p=0.002）和既往IT化疗（OR 2.5，p=0.01）。3-4级ICANS与HD MTX存在趋势性关联（OR 2.8，p=0.07）。输注后CRS分级与ICANS相关（OR 2.8，p<0.001）。ICANS期间LDH（OR 1.02，p=0.004）和C反应蛋白（OR 1.2，p<0.001）升高。ICANS患者的FLAIR高信号体积显著更大（截距23.8 cm³，p<0.001），且所有患者FLAIR体积随时间增加（β=3.3 cm³，p=0.05）。ICANS分级与DL衍生的FLAIR体积存在趋势性关联（p=0.09）。

研究结论

本研究首次展示了基于深度学习的MRI定量技术在CAR-T治疗后ICANS评估中的应用。该指标与临床特征共同构成潜在的ICANS定量生物标志物。这些发现值得进一步研究，并已推动一项前瞻性研究的设计，包括输注前后标准化脑部MRI检查，以建立CAR-T治疗后神经毒性的综合表型特征。

责任编辑：肿瘤资讯-云初
排版编辑：肿瘤资讯-云初