Index de comorbidité pronostic dans les lymphomes B diffus à grandes cellules traités par CAR T
Réf. : HematoStat.net ; 2 (26).
Résumé de l’article
Dans ce travail, les auteurs ont développé un score composite de comorbidité basé sur l’analyse d’une cohorte d’entrainement (n=577, âge médian 63 ans) de patients traités par CAR T pour un lymphome B diffus à grandes cellules (DLBCL) en situation de rechute (>2 lignes de traitement préalable) en utilisant des algorithmes de machine learning et des analyses multivariées. Ils ont ainsi établi le score « Severe4 », définit par la présence d’une comorbidité sévère selon le cumulative illness rating score (CIRS) dans les systèmes respiratoire, gastro-intestinal supérieur, rénal ou hépatique, comme présentant un impact pronostic sur la survie globale et sans progression. Ce score a ensuite été validé dans une cohorte indépendante (n=218).
Dans nos pratiques
En pratique, il s’agit d’un score intéressant soulignant les variables CIRS influençant le plus le pronostic des patients DLBCL traité par CAR T. Par ailleurs, ce score est simple à calculer, et permet d’identifier un sous-groupe de patients (9% et 16% dans les cohortes d’entraînement et de validation respectivement) au pronostic défavorable, pouvant faire questionner l’indication des CAR T dans ce sous-groupe, en présence d’une éventuelle alternative thérapeutique.
Le regard du biostatisticien
La construction d’un nouveau score pronostic basé sur le CIRS a pu être réalisée grâce au random survival foret (RSF), un récent outil très puissant et fort utile qui permet de distinguer des profils d’intérêt sur la survie. La façon dont s’y sont pris les auteurs est assez novatrice et adaptée au format des données analysées. Pour résumé brièvement, ils ont étudié le poids des nœuds de chaque seuil des 14 sous-score de comorbidité (d’une valeur comprise entre 0 et 3) issus des 500 diagrammes en arbre générés par les fonctions de RSF après sous-échantillonnages aléatoires (chaque sous-échantillon comprenant 70% de la base de données initiale), sachant que plus la valeur moyenne de ce poids est élevée, plus la différence de survie est importante. Et ce, et c’est là le tour de force majeur de cette étude, en tenant compte de la présence d’autres facteurs pronostics. Pour couronner le tout, ce nouveau score baptisé severe4 a été confirmé dans une cohorte de validation. Voilà une façon très intéressante de créer de nouveaux scores prédictifs qui s’ajoutent aux autres facteurs prédictifs !
English 
French 