Султанбаев Александр Валерьевич, к.м.н., зав. отделом противоопухолевой лекарственной терапии
Уфа
Sultanbaev Aleksandr V., PhD Med, head of Dept of Anticancer Drug Therapy
Ufa
Фатыхов Руслан Ильгизарович, к.м.н., ассистент кафедры общей хирургии
Казань
Fatyhov Ruslan I., assistant at Dept of General Surgery
Moscow
Гладков Олег Александрович, д.м.н., онколог, директор
Челябинск
Gladkov Oleg A., DM Sci (habil.) oncologist, director
Chelyabinsk
Дворкин Михаил Владимирович, зав. хирургическим отделением
Омск
Dvorkin Mikhail V., head of Surgical Dept
Omsk
Соловьева Екатерина Петровна, к.м.н., врач-онколог
Архангельск
Solovieva Ekaterina P., PhD Med, oncologist
Arkhangelsk
Чепоров Сергей Валентинович, к.м.н., зав. отделением
г. Ярославль
Cheporov Sergey V., PhD Med, head of Dept
Yaroslavl
Лолейт Алексей Сергеевич, зам. ген. директора по стратегии и развитию
Санкт-Петербург
Loleit Alexey S., deputy CEO of strategy and development
Saint Petersburg
Рузавина Елена Игоревна, менеджер по локальным исследованиям
Москва
Ruzavina Elena I., real world evidence manager
Moscow
Введение. Анализ последовательности терапии HR+ HER2– мРМЖ в рутинной практике имеет важное значение для оценки и оптимизации походов к лечению РМЖ. Автоматический анализ электронных медицинских карт (ЭМК) с помощью технологий искусственного интеллекта дает возможность собрать и проанализировать большой массив данных пациентов.
Цель. Изучение схем и режимов лекарственной терапии пациенток с HR+ HER2– мРМЖ в рутинной клинической практике в РФ.
Методы. При помощи методов машинного обучения произведено извлечение ретроспективных данных пациенток, получавших терапию мРМЖ в рутинной клинической практике в восьми ЛПУ Российской Федерации. Данные получены из ЭМК пациенток, которые получали лекарственную терапию с 1 февраля 2018 до 31 мая 2021 года. Основные цели исследования: определение доли пациенток, получивших различные виды фармакотерапии (химиотерапия [ХТ], гормонотерапия [ГТ], таргетная терапия [ТТ]); числа линий фармакотерапии, доли пациенток с резистентностью и чувствительностью к ГТ. Дополнительные цели: определение демографических характеристик, стадии по TNM, индекса пролиферативной активности Ki‑67, мутации в гене PIK3CA, наличие висцерального криза.
Результаты. В анализ включены данные 932 пациенток с диагнозом HR+ HER2– мРМЖ. Средний возраст пациенток составил 58,9 ± 11,3 года. У 172 (18,4%) пациенток был диагностирован первично метастатический РМЖ. Наиболее частой (32,6%) локализацией первых метастазов были кости. Висцеральный криз зарегистрирован у 29 (3,1%) пациенток. 21% пациенток были чувствительными к ГТ, 11,1% были первично резистентны, 31,9% пациенток имели вторичную резистентность. Одну линию терапии получили 353 (37,9%) пациентки, две линии – 269 (28,9%) пациенток, три линии – 139 (14,9%) пациенток, 4 линии – 81 (8,7%) пациентка. Лечение на 1-й линии включало монорежимы ГТ (антиэстрогены – 22,8%, ингибиторы ароматазы [ИА] – 20,9%), монорежимы ХТ (таксаны – 11,7%, аналоги пиримидина – 4,4%). Среди комбинированных схем самыми распространенными являлись комбинированная ХТ циклофосфамид + антрациклины (14,3%) и ГТ + ТТ: ингибиторы ароматазы + таргетная терапия (5,2%). На последующих линиях ГТ в монорежиме оставалась наиболее часто назначаемой, с каждой линией увеличивался удельный вес ХТ. Из комбинированных схем чаще всего назначались ингибиторы CDK4/6 с фулвестрантом (8,6%) и ИА (5,1%).
Заключение. Исследование стало первым опытом применения технологий ИИ в целях ретроспективного анализа данных пациентов с РМЖ в рутинной практике. Исследование продемонстрировало, что в России в рутинной клинической практике – все еще большая частота применения монорежимов ГТ и химиотерапии в первых линиях. Ингибиторы CDK4/6 использовались в 9,0, 14,8 и 10,8% в первых трех линиях соответственно. Ограничения методологии могут быть связаны с ретроспективным дизайном исследования и возможными ошибками при извлечении данных из ЭМК с помощью ИИ.
Background. Analysis of the sequence of HR+ HER2– mBC therapy in routine practice is important for the assessment and optimization of approaches to the treatment of breast cancer. Automatic analysis of electronic medical records (EMR) using artificial intelligence technology makes it possible to collect and analyze a large array of patient data.
Purpose. Study of drug therapy regimens and schemes in female patients with HR+ HER2– mBC in routine clinical practice in the Russian Federation.
Methods. The retrospective data of patients who received mBC therapy in routine clinical practice in eight healthcare facilities of the Russian Federation was extracted using machine learning methods. The data were obtained from the EMRs of patients who received drug therapy from February 1, 2018 to May 31, 2021. Main study objectives: to determine the proportion of patients who received various types of pharmacotherapies (chemotherapy [CT], hormone therapy [HT], targeted therapy [TT]); the number of pharmacotherapy lines, the proportion of patients with resistance and sensitivity to HT. Additional objectives included the determination of demographic characteristics, TNM stages. Ki‑67 proliferative activity index, mutations in the PIK3CA gene, and the presence of a visceral crisis.
Results. The analysis included data from 932 patients diagnosed with HR+ HER2– mBC. The average patient age was 58.9 ± 11.3 years. Primary metastatic breast cancer was diagnosed in 172 (18.4%) patients. The bones were the most common localization of the first metastases (32.6%). Visceral crisis was reported in 29 (3.1%) patients. 21% of patients were sensitive to HT, 11.1% were primarily resistant, and 31.9% of patients had secondary resistance. The 353 (37.9%) patients received one therapy line, 269 (28.9%) patients received two lines, 139 (14.9%) patients received three lines, and 81 (8.7%) patients received four therapy lines. The first-line treatment included mono-regimens of HT (antiestrogens – 22.8%, aromatase inhibitors [AI] – 20.9%), chemotherapy mono-regimens (taxanes – 11.7%, pyrimidine analogs – 4.4%). Among the combined regimens, the most common were combined chemotherapy with cyclophosphamide + anthracyclines (14.3%) and HT + TT: aromatase inhibitors + targeted therapy (5.2%). In subsequent lines, the HT monotherapy remained the most frequently prescribed, and the specific gravity of CT increased with each line. The CDK4/6 inhibitors with Fulvestrant (8.6%) and aromatase inhibitors (5.1%) were most often prescribed as part of the combined regimens.
Conclusions. The study was the first experience of using AI technology for the retrospective analysis of data of patients with breast cancer in routine practice. The study shows that in routine clinical practice in Russia there are still high frequency of hormone therapy in mono-regime and chemotherapy in the early lines. iCDK4/6 were used in 9.0%, 14.8%, and 10.8% in the first three therapy lines, respectively. The methodology limitations may be associated with the retrospective study design and possible errors when extracting data from the EMR using artificial intelligence.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.