Deep Learning-Derived Sarcopenia Marker Predicts Benefit from Anti-EGFR Therapy in Patients with RAS Wild-type Metastatic Colorectal Cancer.

转移性结直肠癌（mCRC）的治疗强化益处可能受宿主相关因素影响，而这些因素在临床试验或标准治疗中未被充分考虑。本研究旨在评估肌肉/骨骼比（MBR），一种通过CT图像自动识别的肌肉减少症标志物，在mCRC患者中的预后和预测价值。

本研究纳入了前瞻性PanaMa研究（NCT01991873）中RAS野生型mCRC患者，他们在诱导治疗后被随机分配至氟尿嘧啶和亚叶酸（FU/FA）维持治疗组或FU/FA联合帕尼单抗（Pmab）组。MBR通过基线CT图像的深度学习模型自动计算，患者按MBR三分位数进行分层。此外，还纳入了一个接受西妥昔单抗治疗的mCRC回顾性真实世界队列进行验证。PanaMa研究中，有n=189名（76.2%）随机患者的维持治疗前CT图像可用。

在接受FU/FA + Pmab治疗的患者中，高MBR与更长的无进展生存期（PFS）显著相关（HR, 0.43; 95% CI, 0.25-0.73; P = 0.002）和总生存期（OS）显著相关（HR, 0.41; 95% CI, 0.21-0.77; P = 0.006）。而在单独接受FU/FA治疗的患者中未观察到此关联。Pmab的PFS益处仅在高MBR患者中体现（HR, 0.42; 95% CI, 0.24-0.73; P = 0.002）。在真实世界队列中，高MBR与更优的PFS（P = 0.002）和OS（P < 0.001）的关联得到了证实。

本研究结果表明，抗EGFR治疗在转移性结直肠癌中的益处仅限于高肌肉/骨骼比的患者。自动化的肌肉减少症评估有望为mCRC的个体化治疗强化提供指导，具有重要的临床应用前景。