导语：本文通过系统性地整合多维度生物标志物数据，运用先进的分析技术，为肢端肥大症的个性化药物治疗提供了新的预测工具，也为临床实践中的精准治疗决策开辟了新的道路。
肢端肥大症的治疗策略在临床实践中面临着多方面的挑战。虽然手术治疗被视为首选，但由于手术适应症的限制以及手术成功率受到各种因素的影响，手术并非所有患者的最佳选择。因此，药物治疗，特别是使用生长抑素受体配体（SRLs）的治疗，已经成为重要的替代或辅助治疗手段。然而，第一代生长抑素受体配体（fg-SRLs）在临床指南中的推荐地位并不明确，这主要是因为当前对其治疗反应预测的研究不足。这种不确定性可能会影响治疗决策，进而影响患者的治疗结果和生活质量。
2024年3月，《Best Practice & Research Clinical Endocrinology & Metabolism》杂志发表了一篇题为《Predictors of biochemical response to somatostatin receptor ligands in acromegaly》的系统性综述，深入分析了影响fg-SRLs治疗反应的各种因素，并提出了一种新的预测模型，旨在优化肢端肥大症的药物治疗策略，为临床提供更精准的决策工具。
生物标志物与治疗反应的相关性
本综述深入探讨了多种生物标志物与肢端肥大症患者对fg-SRLs治疗反应的相关性。SSTR2作为fg-SRLs的主要作用靶标，其高表达与治疗的良好反应正相关，但由于响应者与非响应者之间存在重叠，单一的SSTR2表达水平并不足以完全预测治疗反应。E-cadherin作为另一个关键标志物，其表达水平在区分治疗完全响应者和非响应者方面展现出高预测价值。此外，肿瘤的组织学特征，如密集颗粒化模式，与治疗反应的关联，为疾病病理生理的理解提供了新的视角。
AOT的预测价值
通过分析患者接受AOT后GH水平的变化，研究者发现GH2h（即奥曲肽给药后2小时的GH水平）与长期治疗反应强相关。特别是，GH2h的中位数在响应者与非响应者之间存在显著差异，其中1.4 ng/mL被确定为最佳截止值，用于识别治疗响应者，展现出96%的非响应者的阴性预测值（NPV）。此外，GH2h = 4.3 ng/mL的截止值则最适合预测非响应者，具有86%的阳性预测值（PPV）。
影像学标志物的作用
影像学标志物，如T2 MRI信号强度，同样在研究中显示出预测治疗反应的潜力。研究发现，T2 MRI低信号强度与治疗的良好反应相关，这一发现与先前的研究一致。此外，通过定量分析T2 MRI信号，研究者提出了相对信号强度（rSI）的概念，并确定了0.782的rSI截止值，以此预测GH控制反应的准确性达到82.4%。
图2：显示放射组学过程的流程图
分子标志物的预测效能
在分子标志物方面，SSTR2的表达水平是研究中的一个重点。研究结果表明，SSTR2的高表达与fg-SRLs治疗的良好反应相关，但其预测效能存在一定的局限性，因为响应者和非响应者之间存在显著的重叠。此外，E-cadherin的表达被证明是预测fg-SRLs反应的一个强有力的标志物，具有最高的预测准确性和100%的非响应者识别率。
系统生物学与人工智能的应用
本综述中，作者采用了系统生物学与人工智能（AI）的结合方法，这一创新手段在肢端肥大症的治疗反应预测中展现出巨大潜力。通过整合临床、功能、影像学和分子组学数据，研究者能够全面分析每位患者的治疗反应特征。这种方法特别适用于处理肢端肥大症治疗反应预测中的复杂性和异质性问题。
此外，AI的应用还体现在对患者进行更精细的分层，这有助于揭示不同亚组患者对治疗的不同反应机制。这种方法的成功实施，为未来肢端肥大症的精准治疗提供了新的策略，并可能对其他内分泌疾病的治疗反应预测产生深远影响。随着机器学习模型的不断优化和验证，预计这些技术将在不久的将来被广泛应用于临床实践，从而实现肢端肥大症治疗的个性化和最优化。
总结
本研究不仅总结了现有的预测因子，而且通过结合系统生物学和人工智能技术，为这些生物标志物的临床应用提供了新的视角和方法。这标志着向精准医疗迈进的重要一步，特别是在肢端肥大症的个体化治疗策略中。此外，研究还提出了未来研究的方向，包括进一步验证这些预测因子的普适性，以及探索新药物的预测响应。通过这些努力，医学界将能更好地预测患者对SRLs的反应，从而为患者提供更个性化、更有效的治疗方案。
参考文献：Marazuela M, Martínez-Hernandez R, Marques-Pamies M, et al. Predictors of biochemical response to somatostatin receptor ligands in acromegaly[J]. Best Pract Res Clin Endocrinol Metab. 2024 Mar 19:101893. doi: 10.1016/j.beem.2024.101893.
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编辑：连翘
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