EGFR突变阳性晚期非小细胞肺癌患者接受TKIs治疗后发生脑膜转移风险因素分析

目的:表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)突变阳性的晚期非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)患者已被证实能够从酪氨酸激酶抑制剂(tyrosine kinase inhibitor,TKIs)治疗中受益。然而,TKIs耐药是不可避免的。目前,TKIs耐药后的脑膜转移(leptomeningeal metastasis,LM)引起了越来越多的关注。本研究旨在构建一个列线图模型,以预测EGFR突变阳性的晚期NSCLC患者在接受TKIs治疗后发生LM的风险。方法:本研究回顾性分析2014年1月1日至2021年5月31日之间一线接受TKIs治疗的EGFR突变阳性晚期NSCLC患者,并按照7:3比例随机拆分为训练集和验证集。通过单因素和多因素Cox回归分析,以确定与selleck Fer-1LM发生风险有关的因素。多因素分析中p<0.05的因素被用于构建列线图模型,并使用一致性指数(concordance index,C-index)、受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)和校准曲线对模型进行评估。结果:截止末次随访时间2022年10bio-mimicking phantom月31日,共有55名患者进展为LM,并最终确认了7个与LM发生风险有关的因素:初诊脑转移情况、骨转移情况、肝转移情况、转移状态、基因突变类型、是否使用过奥希替尼、一线使用TKIs的无进展生存期(progression-free survival,PFS)。训练集和验证集中构建的列线图模型C指数分别为0.833[95%置信区间(confidence interval,CI)0.782-0.884]和0.875(95%CI 0.793-0.922),表明模型的区分度较好。校准曲线表明模型预测结果与实际观测结果有较好的一致性。结论:本研究制定了一个预测EGFR突变阳性晚期NSCLC患者在接受TKIs治疗后发生LM风险的列线图模型。该模型有助于GSK2118436临床医生识别LM发生的高风险个体,从而制定干预和治疗策略。