Co lze vyčíst z nemocničních informačních systémů o léčbě mCRC trifluridinem/tipiracilem?
Proč je důležité a žádoucí vědecké využití reálných dat? Jaké jsou jejich zdroje a jaké výhody a nevýhody mají nemocniční informační systémy (NIS)? O tom v rámci sympozia hovořil přednosta Onkologické kliniky 2. LF UK a FN Motol v Praze doc. MUDr. Tomáš Büchler, Ph.D. Jako příklad použil publikovanou práci o faktorech spojených s účinností trifluridinu/tipiracilu (FTD/TPI) u pacientů s refrakterním metastazujícím kolorektálním karcinomem (mCRC) v reálné klinické praxi v Česku.
Zdroje dat a jejich charakteristiky
Důležitost a potřebnost reálných dat spočívá v následujících aspektech: představují nejjednodušší zdroj klinických údajů, jsou pro kliniky rychle dostupná, vhodná pro pilotní studie, a tedy generování hypotéz, a k jejich získání není nutný zvláštní informovaný souhlas, neboť analyzována jsou již existující data. Kromě Národního zdravotnického informačního systému (NZIS) a registrů tvoří zdroje reálných dat nemocniční informační systémy a údaje, které vedou zdravotní pojišťovny.
Údaje z NIS jsou rychle a jednoduše dostupné, zahrnují řešení otázek, které nejsou vhodné pro prospektivní studie, na druhou stranu se s nimi obvykle pojí omezená možnost výpisů podle definovaných kritérií, potřeba manuální parametrizace a vysoká časová náročnost. Vědecky je využívají manažeři, lékaři, výzkumníci-nelékaři. Data z pojišťoven jsou rozsáhlá a reprezentativní, je zde ovšem nutná koordinace vícečlenného týmu, výzkumník nemá přímý přístup do databáze, design studie má iterativní ladění, je zde závislost na kódování databáze, chybějí „nadstandardní“ data a je potřeba počítat s vyšším procentem nejistoty či nepřesností.
Účinnost FTD/TPI v datech z NIS
V souvislosti s NIS přednášející zmínil českou práci zveřejněnou na kongresu ASCO 2020 a publikovanou v odborném tisku (Grell et al., JCO 2020), která reportovala o faktorech spojených s účinností trifluridinu/tipiracilu v ukazatelích přežití bez progrese (PFS) a celkového přežití (OS) u pacientů s refrakterním mCRC v reálné klinické praxi v Česku. Autoři vycházeli z faktu, že v případě výskytu refrakterního mCRC jsou indikované FTD/TPI a regorafenib (R) a že v současnosti u této léčby nejsou stanoveny a v klinické praxi používány žádné prediktivní biomarkery, které by ukázaly, kteří pacienti budou profitovat spíše z FTD/TPI a kteří spíše z R.
Proto byly retrospektivně posouzeny údaje 212 pacientů léčených FTD/TPI (n = 132), regorafenibem (n = 52) či oběma přípravky (n = 28) a analyzovány odlišné faktory spojené s PFS a OS. Pacienti byli ve věku 28–83 let (medián 64), většinu (64 %) tvořili muži, více než třetina (37 %) měla výkonnostní status (PS) podle ECOG 0, medián počtu linií léčby činil 3, charakteristika byla mezi rameny léčby podobná. Mezi faktory významně spojené s OS patřily uplynutí ≥ 24 měsíců od diagnózy mCRC, PS 0, výchozí počet bílých krvinek < 8 × 109/l, normální výchozí hodnota CRP a uplynutí ≥ 3 měsíců od poslední terapie.
Autoři z uvedených faktorů vytvořili skórovací systém TASREG, kde každý faktor dostal 1 bod a jejich součet představoval celkové skóre. Pacienti pak byli rozděleni do 3 skupin – s vysokým rizikem (0–1 bod), středním (2–3 body) a příznivým skóre (≥ 4 body). OS všech pacientů rozdělených podle rizika činilo 4,6 měsíce (při vysokém riziku), 7,9 (při středním) a 11,8 (při příznivém skóre) (p < 0,001). Skóre bylo významné i pro oddělené hodnocení ramene léčeného FTD/TPI a R a z hlediska PFS. Faktorem spojeným s OS specifickým pro FTD/TPI byla neutropenie grade ≥ 2, u regorafenibu se jednalo o normální výchozí hodnotu laktátdehydrogenázy (LDH), nepřítomnost jaterních metastáz a nesynchronní onemocnění. Výzkumníci konstatovali, že byli schopni nalézt faktory asociované s lepšími výsledky pro zmíněné léčebné skupiny a specifické pro FTD/TPI nebo regorafenib. TASREG vyhodnotili jako jednoduchý prognostický nástroj pro pacienty s refrakterním mCRC.
Pacienti v této kohortě měli oproti studii RECOURSE, na jejímž základě byl FTD/TPI registrován, méně rozsáhlé onemocnění (1–2 metastatická místa mělo cca 80 %, zatímco ve studii RECOURSE 61 %), medián OS činil 10,2 měsíce (v RECOURSE 7,1 měsíce).
Co nabízejí Oncovalue a Darwin EU
Nové nástroje založené na umělé inteligenci za účelem zautomatizování sběru a analýzy klinických dat vyvíjí mimo jiné konsorcium Oncovalue. Jeho cílem je rovněž zajistit implementaci vytvořených guidelines a metodologií poskytováním školení, a to pro shromažďování a management vysoce kvalitních dat z reálné praxe (RWD) v evropských onkologických centrech a pro analýzu těchto dat prostřednictvím Health Technology Assessment (HTA) a regulačních orgánů.
Iniciativa Darwin EU dodává rutinní opakované analýzy, předem hotové (off-the-shelf) studie (u kterých je generický protokol adaptován do výzkumné otázky), komplexní studie (vyžadující vývoj a přizpůsobení specifických designů studií, protokolů aj. s extenzivním sběrem nebo extrakcí dat) a velmi komplexní studie (které se nemohou opírat jen o elektronické zdravotnické databáze nebo by vyžadovaly komplexní metodologickou práci).
Bariéry a cesty ke zlepšení
Mezi překážkami při využívání důkazů z reálné klinické praxe lze uvést časovou náročnost, absenci parametrizace, statistické hodnocení a potřebu prospektivní kontrolované validace. Cestami ke zlepšení mohou být poolování anonymních údajů, alokace personálu a prostředků, parametrizace dat (s otazníkem je propojení s NZIS), úprava a důsledná aplikace kódování (DRG ad.). Vědecká validita studií s reálnými daty je navíc omezená, což je dáno retrospektivním charakterem analýz, zahrnutím četných zdrojů zkreslení (bias) a nutností validace.
Eva Srbová
redakce MeDitorial
Zdroje:
1. Büchler T. Využití důkazů z běžné klinické praxe – současnost a budoucnost. 14. PragueONCO, Praha, 26. ledna 2023.
2. SPC Lonsurf. Dostupné na: www.ema.europa.eu/en/documents/product-information/lonsurf-epar-product-information_cs.pdf
