Скелетная мускулатура является основным определяющим фактором функционального статуса онкологических пациентов. Несмотря на это, влияние современных системных методов лечения распространённого рака предстательной железы (РПЖ) на композицию тела остаётся недостаточно изученным. В представленном исследовании применён алгоритм искусственного интеллекта для количественной оценки изменений состава тела по данным серийных ПЭТ-КТ у 468 пациентов с распространённым РПЖ.

Исследователи проанализировали 2342 ПЭТ-КТ исследования от 468 пациентов, получавших андроген-депривационную терапию (АДТ), ингибиторы андрогенового рецептора (ARPI), химиотерапию и/или Lu-177-PSMA. Алгоритм искусственного интеллекта автоматически квантифицировал изменения композиции тела по данным ПЭТ-КТ. Для оценки динамики состава тела в зависимости от типа терапии использовались линейные модели со смешанными эффектами.

Многофакторный анализ выявил последовательное ухудшение показателей мышечной ткани:

• АДТ ассоциирована со снижением плотности мышц на 9% (–1,91 единицы Хаунсфилда, HU)
• ARPI вызывали дополнительное снижение на 6% (–1,4 HU)
• Lu-177-PSMA приводил к дальнейшему уменьшению на 6% (–1,3 HU)

Таким образом, продемонстрировано прогрессивное снижение плотности скелетной мускулатуры при переходе к более поздним линиям системной терапии.

Данное крупное лонгитюдное исследование композиции тела у пациентов с распространённым РПЖ подтверждает возможность использования автоматизированного анализа ПЭТ-КТ для идентификации пациентов, получающих системную терапию, с высоким риском развития мышечной кахексии. Внедрение подобных алгоритмов в клиническую практику может способствовать своевременному выявлению саркопении и инициации реабилитационных мероприятий.