Ansprechen auf Methotrexat

Modelansatz sagt Ansprechen auf Methotrexat anhand von grundlegenden Patientencharakteristika voraus

Unter Nutzung eines Models, das vier Basischarakteristika von Patienten bewertet, ist es möglich, ein Nicht-Ansprechen auf Methotrexat (MTX) vorauszusagen. Die Implementierung dieses Models könnte einen früheren Zugang zu alternativen Wirkstoffen realisieren und einen Krankheitsprogress für bestimmte Patienten vermeiden helfen. Diese Daten wurden während der Tagung für junge Rheumatologen auf dem EULAR Annual Congress 2016 in London präsentiert.

MTX ist noch immer die “disease modifying drug” der ersten Wahl bei der Behandlung der rheumatoiden Arthritis (RA). Das Ansprechen auf MTX variiert jedoch immens. Das führt dazu, dass einige Patienten über eine gewissen Zeit mit MTX behandelt werden und mit Nebenwirkungen durch das Medikament zu kämpfen haben, ohne einen klinischen Vorteil zu erfahren. Wenn man die Mittel hätte, die Wahrscheinlichkeit eines Nicht-Ansprechens von Beginn der Therapie an vorherzusagen, so könnte man ein frustranes Behandeln vermeiden, einen früheren Zugang zu alternativen Wirkstoffen ermöglichen und für einige Patienten sogar einen Krankheitsprogress verhindern.

Mit dem Ziel, ein Model zur Vorhersage eines Nicht-Ansprechens auf MTX zu entwickeln, wurde die Rheumatoid Arthritis Medication-Studie (RAMS) in Großbritannien ins Leben gerufen. “RAMS ist eine nationale Multicenter-Beobachtungsstudie, die britische Patienten mit RA einschließt, die mindestens 18 Jahre alt sind und zum ersten Mal mit MTX behandelt werden”, erklärte Dr. Jamie Sergeant (Zentrum für Muskuloskelettale Forschung,  Manchester).

RAMS schloss 781 Teilnehmer ein, von denen Basisvorhersagewerte und Ansprechraten nach sechs Monaten verfügbar waren: 546 (70%) weiblich, Durchschnittsalter 59 Jahre (IQR/Interquartilabstand 48-68), mittlere Symptomdauer neun Monate (IQR 4-28). 549 Teilnehmer (70%) zeigten sich als Non-Responder. Ein Nicht-Ansprechen auf die MTX-Therapie wurde definiert als Unvermögen, die EULAR-Kriterien für gutes Ansprechen zu erfüllen: ein Krankheitsaktivitäts-Wert von 28 (disease activity score/DAS28) nach sechs Monaten von ≤ 3,2 und die Reduktion des DAS28 vom Ausgangswert innerhalb von sechs Monaten um >1,2.

Die Basis-Daten, die von jedem Teilnehmer erhoben wurden, waren folgende: Body Mass Index (BMI), aktueller Nikotinabusus (ja/nein), aktueller Alkoholkonsum (ja/nein), Dauer der Symtome, DAS28, körperliche Behinderung (Health Assessment Questionnaire, HAQ), C-reaktives Protein (CRP), Kreatinin, Angst- und Depressions-Scores (Hospital Anxiety and Depression Scale, HADS) sowie ein Score zur Erfassung der Meinung des Patienten darüber, ob seine medizinsiche Behandlung notwendig sei, einschließlich diesbezüglicher Bedenken (Beliefs about Medicines Questionnaire, BMQ). Diese Daten wurden zum Ausgangszeitpunkt anhand von Fragebögen, Fallnotizen und Blutproben erhoben und dazu verwendet, ein Nicht-Ansprechen auf MTX innerhalb von sechs Monaten nach Therapiebeginn vorherzusagen.

Potentielle Vorhersageparameter wurden als mögliche Variablen in einem multivariablen logistischen Regressions-Modell für das Nicht-Ansprechen ausgesucht, basierend auf vorangegangenen Analysen mit nur einer Variable. Alle möglichen Vorhersageparameter wurden initial in ein vollständiges Modell integriert, bevor eine rückwärtige Auswahl getroffen wurde, um nicht-signifikante Parameter (p > 0.05) zu entfernen und ein adäquateres Modell zu entwickeln. Die Fähigkeit der Modelle, zwischen Respondern und Non-Respondern zu unterscheiden, wurde anhand der area under the curve (AUC) der sogenannten Receiver-Operating-Characteristics bewertet.

Das vollständige Modell mit allen Basischarakteristika wies eine AUC von 0,70 auf. BMI, Nikotinabusus, DAS28 und der HADS-Angst-Score schienen diejenigen Parameter zu sein, die signifikant mit einem Nicht-Ansprechen auf MTX vergesellschaftet waren. Das endgültige Modell, das den BMI, Nikotinabusus, DAS28 sowie den HADS-Angst-Score beinhaltete, hatte eine AUC von 0,69.

“Ein Modell mit einem sparsamen Satz an Kernvariablen hat also die gleiche Trennschärfe wie ein Modell mit einem kompletten Satz von Variablen. Beachtenswert ist die Rolle der Angst des Patienten beim Behandlungsbeginn mit MTX bezüglich der Vorhersage des Ansprechens. Dieses grundlegende Patientencharakteristikum steht möglicherweise in Verbindung mit der künftigen Medikamenten-Compliance des Patienten”, schloss Sergeant.

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