Biomarker ermöglichen Vorhersage der Therapieresponse bei Myasthenia gravis

Der systemische Entzündungsindex (SIRI) und der prognostische Ernährungsindex (PNI) ermöglichen eine Vorhersage, ob Patienten mit Myasthenia gravis auf eine Behandlung ansprechen.

Der systemische Entzündungsindex (SIRI) und der prognostische Ernährungsindex (PNI) haben sich bei chronischen Infektionen, Schlaganfällen und Krebserkrankungen als gute Prädiktoren für das Outcome von Patienten erwiesen. Nun deuten die Ergebnisse eines chinesischen Forscherteams darauf hin, dass beide Biomarker auch bei Myasthenia gravis (MG) unabhängig voneinander eine Prognose ermöglichen – insbesondere bei Patienten mit Thymom. SIRI korreliere allerdings stärker mit dem Therapieansprechen als PNI, berichten die Autoren im „Journal of Inflammation Research“.

Welche Patienten sprechen auf eine Therapie an?

Um den Vorhersagewert von SIRI in Kombination mit PNI für die MG-Prognose zu evaluieren, hatten Ting Cheng und Kollegen von der Guangxi Medical University in Nanning (China) das Ansprechen von 260 MG-Patienten auf eine sechsmonatige Behandlung beurteilt. Hierfür legten sie die Veränderungen des MG-ADL(Activites of daily living)- sowie des QMG(Quantitative MG)-Scores durch die Therapie zugrunde und teilten die Studienteilnehmer in Gruppen mit und ohne klinische Besserung ein. Diese war als Abnahme des MG-ADL-Scores um mindestens zwei und des QMG-Scores um mindestens drei Punkte definiert.

Wie die Autoren weiter berichten, berechneten sie zudem anhand der Blutwerte bei der Aufnahme das Lymphozyten-Monozyten-Verhältnis (LMR), das Thrombozyten-Lymphozyten-Verhältnis (PLR), das Neutrophilen-Lymphozyten-Verhältnis (NLR), den SIRI und den PNI der Studienteilnehmer.

Biomarker sagen Nichtansprechen voraus

Dabei fanden sie bei Patienten ohne klinische Besserung signifikant erhöhte SIRI-, NLR- und PLR-Werte, während LMR und PNI reduziert waren (p<0,001). Eine multivariate logistische Regression ergab, dass sowohl SIRI als auch PNI ein Ausbleiben der klinischen Besserung signifikant vorhersagten (OR 9,108; 95%-KI 3,412–24,317; p<0,001; OR 0,695; 95%-KI 0,601–0,804; p<0,001). Die Fläche unter der Kurve (AUC) von SIRI in Kombination mit PNI zur Vorhersage einer klinischen Nonresponse bei MG betrug 0,928 (95%-KI 0,896–0,961; Sensitivität: 0,873; Spezifität: 0,851). Sie war damit höher als bei SIRI (AUC 0,841; 95%-KI 0,783–0,899; Sensitivität: 0,772; Spezifität: 0,845) und PNI (AUC 0,822; 95%-KI 0,770–0,875; Sensitivität: 0,759; Spezifität: 0,740) allein. Die Forschenden fanden zudem eine statistisch signifikante Wechselwirkung zwischen SIRI und Thymom (p=0,009).

Die Kombination von SIRI und PNI könne als wertvoller Prädiktor für eine klinische Nichtresponse bei MG dienen, sind die Autoren überzeugt. (ej/BIERMANN)