Кардиоваскулярные иммунные нежелательные явления (CV-irAE), включая миокардит, перикардит и васкулит, — редкие, но серьёзные осложнения терапии ингибиторами контрольных точек (ИКТ) с высокой летальностью. Валидированные инструменты для стратификации риска CV-irAE на момент начала ИКТ отсутствуют.

Исследователи из Mayo Clinic использовали большую языковую модель (LLM) для извлечения клинических переменных из электронных медицинских карт (ЭМК) 5261 пациента с немелкоклеточным раком легкого (НМРЛ), получавших иммунотерапию. LLM анализировала данные за 12-месячный период до начала ИКТ, включая демографию, коморбидности, лабораторные биомаркеры, медикаменты и количество применявшихся ИКТ. Композитной конечной точкой было время до первого CV-irAE от начала ИКТ.

Выявлено 81 событие CV-irAE (1,5%). В однофакторном регрессионном анализе Кокса пять исходных предикторов показали статистическую значимость: тромбоциты (HR 1,002; 95% CI 1,000–1,004; p=0,013), гемоглобин (HR 0,866; 95% CI 0,773–0,971; p=0,014), мужской пол (HR 0,574; 95% CI 0,368–0,896; p=0,015), альбумин (HR 0,569; 95% CI 0,355–0,912; p=0,019) и анамнез заболеваний перикарда (HR 2,419; 95% CI 1,114–5,252; p=0,026).

В многофакторной модели Кокса с ridge-регуляризацией (применена из-за низкой частоты событий, EPV=6,2) ни один предиктор не сохранил статистическую значимость (все p>0,35), вероятно, вследствие смешивающих факторов и недостаточной статистической мощности. Кросс-валидированный C-индекс составил 0,644 (±0,067), отражая умеренную, но недостаточную для клинической стратификации риска дискриминацию.

LLM-ассистированное извлечение переменных из ЭМК выполнимо для масштабной оценки клинических данных при редких онкологических токсичностях. Однако создание моделей стратификации риска для редких irAE, таких как CV-irAE, остаётся сложной задачей. Необходимы более крупные проспективные исследования для разработки валидированных инструментов оценки исходного риска.