
De discovery data voor het model waren afkomstig van gepubliceerde fase 2- en 3-studies. Deze studies leverden ook gegevens voor interne validatie. Een fase 2-studie van NIH (84 patiënten) werd gebruikt voor externe validatie. Multivariate analyse en machine-learning algoritmes identificeerden vier factoren die onafhankelijk geassocieerd waren met slechtere PFS en OS: TP53-veranderingen, voorafgaande behandeling, β2-microglobuline 5 mg/l of hoger, en lactaatdehydrogenase hoger dan 250 U/l. Elk van deze factoren droeg één punt bij in een prognostisch model dat patiënten stratificeerde in drie risicogroepen: een hoog-risicogroep met drie of vier punten, een intermediair-risicogroep met twee punten, en een laag-risicogroep met nul of één punt. Voor alle 804 patiënten in de studies tezamen was in deze drie groepen de drie-jaars PFS 47%, 74%, en 87% (p<0,0001), en de drie-jaars OS 63%, 83%, en 93% (p<0,0001). In het externe-validatiecohort werd Richter’s transformatie gezien in 17% van de patiënten in de hoog-risicogroep versus geen van de patiënten in de laag-risicogroep.
De onderzoekers concluderen dat ze een model hebben ontwikkeld en gevalideerd dat CLL-patiënten kan identificeren met verhoogd risico van falen van ibrutinib.
1.Ahn I, Tian X, Ipe D et al. Prediction of outcome in patients with chronic lymphocytic leukemia treated with ibrutinib: development and validation of a four-factor prognostic model. J Clin Oncol 2020; epub ahead of print
Summary: A pooled analysis of phase 2 and phase 3 trials found four factors that were independently associated with inferior PFS and OS of ibrutinib-based treated CLL patients: TP53 aberration, prior treatment, β-2 microglobuline 5 mg/l or greater, and lactate dehydrogenase greater than 250 U/l. Based on these four factors a prognostic model was developed and validated.