L’integrazione dei parametri di composizione corporea con le caratteristiche clinico-patologiche migliora la capacità di prevedere la sopravvivenza globale (OS) a 1 anno nei pazienti con tumori solidi avanzati trattati con inibitori dei checkpoint immunitari (ICI). È quanto emerge da uno studio retrospettivo pubblicato nel 2026 su Scientific Reports, condotto su 146 pazienti.
I ricercatori hanno sviluppato un nomogramma clinicamente interpretabile per la stratificazione prognostica, confrontando mediante modelli random survival forest la capacità predittiva delle caratteristiche clinico-patologiche, dei parametri di composizione corporea e della loro combinazione.
La migliore combinazione, denominata FC3, comprendeva 12 variabili clinico-patologiche – sesso, tipo di tumore, tipologia e linea di trattamento, ECOG Performance Status, numero di sedi metastatiche, storia di fumo, malattie cardiovascolari, diabete, ipertensione, rapporto neutrofili/linfociti (NLR) e punteggio CONUT – integrate con un punteggio di composizione corporea, BC3.
Il BC3 era costruito sulla base di tre parametri ricavati dalle immagini TC:
- -contenuto di tessuto adiposo intramuscolare (IMAC);
- -indice dell’area del grasso viscerale (VFAI);
- -rapporto tra grasso viscerale e sottocutaneo (VF/SF).
Il modello che combinava questi parametri con le caratteristiche clinico-patologiche ha ottenuto la migliore performance per la previsione della OS, con un’AUC cumulativa media di 0,84 ± 0,08 nel set di validazione e di 0,73 ± 0,07 nel test set. Tra le variabili con maggiore peso prognostico figuravano il rapporto neutrofili/linfociti, il BC3 e il tipo di trattamento.
A partire dalla combinazione FC3, gli autori hanno quindi sviluppato un nomogramma per stimare la probabilità individuale di sopravvivenza a 1 anno. La validazione interna mediante bootstrap ha mostrato un’AUC complessiva di 0,76 ± 0,07 e una buona calibrazione, con un errore assoluto medio pari a 0,03.
Il punteggio BC3 è risultato inoltre capace di distinguere due gruppi prognostici. Utilizzando il valore soglia individuato dagli autori, i pazienti classificati a rischio elevato presentavano una OS mediana di 5,0 mesi rispetto a 35,8 mesi nel gruppo a rischio più favorevole (HR aggiustato 3,2; IC 95% 1,8-5,8; p < 0,001).
Nel complesso, i risultati indicano che l’aggiunta di parametri radiologici di composizione corporea alle caratteristiche clinico-patologiche convenzionali può migliorare la stratificazione prognostica dei pazienti con tumori solidi avanzati trattati con ICI. In particolare, la distribuzione del tessuto adiposo fornisce informazioni prognostiche che non emergono utilizzando esclusivamente le variabili cliniche.
Il modello necessita tuttavia di ulteriori validazioni prima di un impiego nella pratica clinica. Lo studio è infatti retrospettivo e monocentrico, comprende soltanto 146 pazienti con differenti tipi di tumore e regimi terapeutici e non dispone di una coorte esterna di validazione. Gli autori presentano quindi il nomogramma come uno strumento potenzialmente applicabile per la stratificazione personalizzata del rischio, da confermare in casistiche più ampie.
Fonte: Scientific Reports. 2026;16:13200. doi: 10.1038/s41598-026-37510-1.
