Terapia skojarzona oparta na lekach biologicznych jest kosztowna i związana z wystąpieniem różnych działań niepożądanych, dlatego też korzystna byłaby możliwość przewidzenia, czy dany chory odpowie na konkretne leczenie oraz czy konieczne jest jego kontynuowanie, gdy osiągnie się cel terapeutyczny. W poniższym artykule autorzy dokonali przeglądu dostępnej literatury (artykuły opublikowane pomiędzy październikiem 2010 a październikiem 2012) pod kątem określenia, którzy chorzy z wczesną postacią RZS będą wymagali intensywnego leczenia od samego początku, identyfikacji czynników predykcyjnych odpowiedzi na leczenie biologiczne oraz scharakteryzowania populacji pacjentów, u których możliwe będzie zmniejszenie/zaprzestanie leczenia biologicznego.

Szybka progresja zmian radiologicznych

Vastesaeger i wsp. opracowali model ryzyka bazując na danych z badania ASPIRE, w którym u chorych z RZS stosowano monoterapię metotreksatem lub leczenie skojarzone: metotreksat z infliksymabem. Zaobserwowali, że wyjściowe wartości CRP oraz OB, liczba obrzękniętych stawów oraz obecność czynnika reumatoidalnego były czynnikami predykcyjnymi szybkiej progresji zmian radiologicznych, tj. wzrostu o co najmniej 5 punktów w skali Sharp-van der Heijde w ciągu pierwszego roku. Z kolei na podstawie wyników analizy badania BeSt stwierdzono, że mimo wdrożenia dynamicznego leczenia, szybka progresja zmian radiologicznych występowała szczególnie u chorych, którzy rozpoczęli monoterapię metotreksatem w porównaniu z pacjentami leczonymi od początku terapią skojarzoną obejmującą prednizon lub infliksymab. W modelu ryzyka uwzględniono oprócz początkowego schematu leczenia także wyjściowe wartości CRP oraz OB, stopień nasilenia zmian nadżerkowych oraz obecność autoprzeciwciał (anty-CCP oraz RF). Z kolei Fautrel opracował model ryzyka na podstawie obserwacyjnej kohorty ESPOIR, w którym uwzględniono wyjściowe nasilenie zmian nadżerkowych, liczbę obrzękniętych stawów, wartość CRP oraz miano anty-CCP.

Odpowiedź na terapię inhibitorami TNF

Szacuje się, że dobrą odpowiedź na leczenie inhibitorami TNF uzyskuje się u 60 – 70% chorych. Na podstawie opublikowanych wyników dotychczasowych rejestrów uzyskanie dobrej odpowiedzi wiązało się z niepaleniem, dobrą sprawnością, płcią męską, młodszym wiekiem, jednoczesnym stosowaniem LMPCh oraz NLPZ, ale nie kortykosteroidów. W przeglądzie autorzy wspominają także o kolejnych niedawnych pracach, w których podjęto próbę identyfikacji nowych czynników predykcyjnych (Canhao i wsp, Klaasen i wsp., Kleinert i wsp.). Niemniej jednak zidentyfikowano małą liczbę wspólnych czynników predykcyjnych uzyskanych w poszczególnych badaniach, co jednakże może wynikać z różnej wyjściowej charakterystyki populacji, przyjętej definicji dobrej odpowiedzi oraz uwzględnianiu różnych zmiennych. Co ważne, pojawiły się także prace, w których poszukiwano genetycznych czynników predykcyjnych związanych z m.in. ze szlakiem p38 MAPK. A Kayakabe i wsp. postanowili sprawdzić, czy wielkość produkcji TNF, IL-1 oraz IL-6 pod wpływem stymulacji leukocytów LPS będzie dobrym czynnikiem predykcyjnym odpowiedzi na terapię inhibitorami TNF. Zaobserwowano, że wyjściowo wyższe stężenie IL-1β było czynnikiem predykcyjnym dobrej lub umiarkowanej odpowiedzi po 24 tygodniach terapii (swoistość i specyficzność 78%). Wspomniano także o stosowaniu technik obrazowych (RTG, rezonans magnetyczny, PET) w celu identyfikacji nowych czynników predykcyjnych, jak również podsumowano dane dotyczące znanych czynników predykcyjnych odpowiedzi na inne leki biologiczne, jak rytuksymab oraz abatacept.

Zaprzestanie leczenia biologicznego

Na zakończenie odniesiono się do czynników predykcyjnych bezpiecznego i skutecznego zaprzestania leczenia. W opublikowanych badaniach odsetek skuteczności wahał się pomiędzy 0 a 88%, a był tym wyższy im dłuższy był czas terapii inhibitorami TNF oraz dłuższy średni czas remisji. Korelował dodatnio także z płcią żeńską, obecnością RF, niską aktywnością choroby (DAS28 ≤ 2,2) w momencie zaprzestania leczenia oraz krótkim czasem od momentu pojawienia się objawów do włączenia leczenia. Wspomniano także o wynikach płynących z badań BeSt oraz OPTIMA dotyczących tego zagadnienia.

Spersonalizowana medycyna, w której każdy chory otrzymuje właściwy lek we właściwej dawce przez tak długo jak to jest konieczne lub bezpieczne, wydaje się być celem współczesnej medycyny. A połączenie klinicznych, radiologicznych oraz genetycznych czynników predykcyjnych może ułatwić ten proces.