Прогностическое значение модифицированного индекса коморбидности множественной миеломы в условиях реальной клинической практики

Введение. Рост числа пациентов с множественной миеломой (ММ) обусловливает необходимость создания надежных инструментов оценки их соматического статуса (коморбидности) в целях персонифицированного выбора оптимального режима терапии, способствующего минимизации ее токсичности, увеличению выживаемости и улучшению качества жизни больных.

Цель исследования – модификация индекса коморбидности ММ (MCI) путем добавления дополнительной переменной, отражающей биологические свойства опухоли, и определение информативности новой шкалы – модифицированного индекса коморбидности ММ (M-MCI) – для предсказания исхода и выбора персонифицированной терапии у больных ММ в условиях реальной клинической практики.

Материалы и методы. В период с января 2012 г. по декабрь 2017 г. в исследование были включены 369 пациентов с впервые диагностированной ММ (134 мужчины и 235 женщин), госпитализированных в отделение гематологии Городской клинической больницы № 2 г. Новосибирска. Медиана возраста больных составила 67 (32–82) лет. Оценивали прогностическое значение сопутствующих заболеваний и отдельных прогностических факторов в отношении показателей общей выживаемости больных.

Результаты. Многофакторный анализ Кокса показал, что наиболее значимыми предикторами снижения общей выживаемости больных ММ являются нарушение функции почек (скорость клубочковой фильтрации <30 мл / мин / 1,73 м2 (по формуле CKD-EPI)), общее состояние по шкале Карновского ≤70 %, хроническая обструктивная болезнь легких со средней (объем форсированного выдоха за 1 с <80 %, но ≥50 %) и тяжелой (объем форсированного выдоха за 1 с <50 %, но ≥30 %) степенями тяжести бронхиальной обструкции и соотношение свободных легких цепей κ / λ <0,04 или >65. Данные факторы были объединены во взвешенную 5‑балльную шкалу М-МСI. Сравнительный анализ выживаемости в зависимости от значения M-MCI позволил распределить пациентов с ММ на группы высокого (M-MCI 3–4 балла) и стандартного (M-MCI 0–2 балла) риска с достоверно различающимися показателями общей выживаемости (медиана общей выживаемости составила 15,5 мес в группе высокого риска и 60 мес в группе стандартного риска; χ2 = 58; р <0,016) и подтвердить прогностическое значение M-MCI в отношении исхода ММ.

Заключение. По своей прогностической значимости в предсказании неблагоприятного исхода предлагаемая шкала M-MCI превосходит свой прототип MCI. В группе высокого риска медиана общей выживаемости согласно M-MCI составила 15,5 мес, согласно MCI – 20 мес; в группе стандартного риска – 60 и 50 мес соответственно (χ2 = 58 (M-MCI) против χ2 = 42 (MCI); р <0,001). Преимуществами M-MCI также являются его более точная оценка физического состояния пациентов с ММ и простая клиническая применимость.

1. Plummer С., Driessen C., Szabo Z. et al. Management of cardiovascular risk in patients with multiple myeloma. Blood Cancer J 2019;9(3):26. DOI: 10.1038/s41408-019-0183-y.

2. Engelhardt M., Terpos E., Kleber M. et al. European Myeloma Network recommendations on the evaluation and treatment of newly diagnosed patients with multiple myeloma. Haematologica 2014;99(2):232–42. DOI: 10.3324/haematol.2013.099358.

3. Lohr J.G., Stojanov P., Carter S.L. et al. Widespread genetic heterogeneity in multiple myeloma: implications for targeted therapy. Cancer Cell 2014;25(1):91–101. DOI: 10.1016/j.ccr.2013.12.015.

4. Ludwig H., Sonneveld P., Davies F. et al. European perspective on multiple myeloma treatment strategies in 2014. Oncologist 2014;19(8):829–44. DOI: 10.1634/theoncologist.2014-0042.

5. Palumbo A., Bringhen S., Ludwig H. et al. Personalized therapy in multiple myeloma according to patient age and vulnerability: a report of the European Myeloma Network (EMN). Blood 2011;118(17):4519–29. DOI: 10.1182/blood-2011-06-358812.

6. Bringhen S., Mateos M.V., Zweegman S. et al. Age and organ damage correlate with poor survival in myeloma patients: metaanalysis of 1435 individual patient data from 4 randomized trials. Haematologica 2013;98(6):980–7. DOI: 10.3324/haematol.2012.075051.

7. Bila J., Jelicic J., Djurasinovic V. et al. Prognostic effect of comorbidity indices in elderly patients with multiple myeloma. Clin Lymphoma Myeloma Leuk 2015;15(7):416–9. DOI: 10.1016/j.clml.2015.03.004.

8. Onec B., Okutan H., Albayrak M. et al. Comparative evaluation of common comorbidity scores and Freiburger comorbidity index as prognostic variables in a real life multiple myeloma population. Indian J Hematol Blood Transfus 2016;32(4):424–30. DOI: 10.1007/s12288-015-0618-y.

9. Zhong Y.P., Zhang Y.Z., Liao A.J. et al. Geriatric assessment to predict survival and risk of serious adverse events in elderly newly diagnosed multiple myeloma patients: a multicenter study in China. Chin Med J 2017;130(2):130–4. DOI: 10.4103/0366-6999.197977.

10. Williams G.R., Mackenzie A., Magnuson A. et al. Comorbidity in older adults with cancer. J Geriatr Oncol 2016;7(4):249–57. DOI: 10.1016/j.jgo.2015.12.002.

11. Mohammadi M., Cao Y., Glimelius I. et al. The impact of comorbid disease history on all-cause and cancer- specific mortality in myeloid leukemia and myeloma – a Swedish population- based study. BMC Cancer 2015;15:850. DOI: 10.1186/s12885-015-1857-x.

12. Greipp P.R., Miguel J.S., Durie B.G. et al. International staging system for multiple myeloma. J Clin Oncol 2005;23(15):3412–20. DOI: 10.1200/jco.2005.04.242.

13. Duri B.G., Salmon S.E. A clinical staging system for multiple myeloma. Correlation of measured myeloma cell mass with presenting clinical features, respons to treatment, and survival. Cancer 1975;36(3):842–54. DOI: 10.1002/1097-0142(197509)36:3<842::aid-cncr2820360303>3.0.co;2-u.

14. Ruiz M., Reske T., Cefalu C., Estrada J. Management of elderly and frail elderly cancer patients: the importance of comprehensive geriatrics assessment and the need for guidelines. Am J Med Sci 2013;346(1):66–9. DOI: 10.1097/maj.0b013e31826d59aa.

15. García de Veas Silva J.L., Guitarte C. Bermudo, Valladares P. Menéndez et al. Prognostic value of serum free light chains measurements in multiple myeloma patients. PLoS One 2016;11(11):0166841. DOI: 10.1371/journal.pone.0166841.

16. Iwama K.I., Chihara D., Tsuda K. et al. Normalization of free light chain kappa/ lambda ratio is a robust prognostic indicator of favorable outcome in patients with multiple myeloma. Eur J Haematol 2013;90(2):134–41. DOI: 10.1111/ejh.12050.

17. Kapoor P., Kumar S.K., Dispenzieri A. et al. Importance of achieving stringent complete response after autologous stemcell transplantation in multiple myeloma. J Clin Oncol 2013;31(36):4529–35. DOI: 10.1200/JCO.2013.49.0086.

18. Radocha J., Pour L., Pika T. et al. Multicentered patient-based evidence of the role of free light chain ratio normalization in multiple myeloma disease relapse. Eur J Haematol 2016;96(2):119–27. DOI: 10.1111/ejh.12556.

19. Paiva B., Martinez-Lopez J., Vidriales M.B. et al. Comparison of immunofixation, serum free light chain, and immunophenotyping for response evaluation and prognostication in multiple myeloma. J Clin Oncol 2011;29(12):1627–33. DOI: 10.1200/JCO.2010.33.1967.

20. Alhaj Moustafa M., Rajkumar S.V., Dispenzieri A. et al. Utility of serum free light chain measurements in multiple myeloma patients not achieving complete response to therapy. Leukemia 2015;29(10):2033–8. DOI: 10.1038/leu.2015.118.

21. Linn B.S., Linn M.W., Gurel L. Cumulative illness rating scale. J Am Geriatr Soc 1968;16(5):622–6. DOI: 10.1111/j.1532-5415.1968.tb02103.x.

22. Miller M., Towers A. A manual of guidelines for scoring the cumulative illness rating scale for geriatrics (CIRS-G). Pittsburgh, Pennsylvania, 1991. Available at: http://www.anq.ch/fileadmin/redaktion/deutsch/20121211_CIRSG_Manual_E.pdf.

23. Sorror M.L., Maris M.B., Storb R. et al. Hematopoietic cell transplantation (HCT)-specific comorbidity index: a new tool for risk assessment before allogeneic HCT. Blood 2005;106(8):2912–9. DOI: 10.1182/blood-2005-05-2004.

24. Kaplan M.H., Feinstein A.R. The importance of classifying initial co- morbidity in evaluating the outcome of diabetes mellitus. J Chronic Dis 1974;27(7–8):387–404. DOI: 10.1016/0021-9681(74)90017-4.

25. Charlson M.E., Pompei P., Ales K.L., MacKenzie C.R. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J Chronic Dis 1987;40(5):373–83. DOI: 10.1016/0021-9681(87)90171-8.

26. Kleber M., Ihorst G., Terhorst M. et al. Comorbidity as a prognostic variable in multiple myeloma: comparative evaluation of common comorbidity scores and use of a novel MM-comorbidity score. Blood Cancer J 2011;1(9):35. DOI: 10.1038/bcj.2011.34.

27. Engelhardt M., Dold S.M., Ihorst G. et al. Geriatric assessment in multiple myeloma patients: validation of the International Myeloma Working Group (IMWG) score and comparison with other common comorbidity scores. Haematologica 2016;101(9):1110–9. DOI: 10.3324/haematol.2016.148189.

28. Kumar S.K., Rajkumar S.V., Dispenzieri A. et al. Improved survival in multiple myeloma and the impact of novel therapies. Blood 2008;111(5):2516–20. DOI: 10.1182/blood-2007-10-116129.

29. Mey U.J., Leitner C., Driessen C. et al. Improved survival of older patients with multiple myeloma in the era of novel agents. Hematol Oncol 2016;34:217–23. DOI: 10.1002/hon.2205.

30. Rajkumar S.V., Dimopoulos M.A., Palumbo A. et al. International Myeloma Working Group updated criteria for the diagnosis of multiple myeloma. Lancet Oncol 2014;15:538–48. DOI: 10.1016/S1470-2045(14)70442-5.

31. Менделеева Л.П., Вотякова О.М., Покровская О.С. и др. Национальные клинические рекомендации по диагностике и лечению множественной миеломы. Гематология и трансфузиология 2016;61(1 Прил. 2):1–24. DOI: 10.18821/0234-5730-2016-61-1.

32. Скворцова Н.В., Поспелова Т.И., Хальзов К.В. и др. Прогностическое значение сывороточных свободных легких цепей иммуноглобулинов при множественной миеломе в реальной клинической практике. Сибирский медицинский журнал 2020;(2):4–19.

33. Kleber M., Ihorst G., Gross B. et al. Validation of the Freiburg Comorbidity Index in 466 multiple myeloma patients and combination with the international staging system are highly predictive for outcome. Clin Lymphoma Myeloma Leuk 2013;13(5): 541–51. DOI: 10.1016/j.clml.2013.03.013.

34. Levey A.S., Stevens L.A., Schmid S.H. et al. A new equation to estimate glomerular filtration rate. Ann Intern Med 2009;150(9):604–12. DOI: 10.7326/0003-4819-150-9-200905050-00006.