Эозинофилы стали важными терапевтическими мишенями при аллергических заболеваниях. Данное исследование применило аналогичный подход — использование показателей периферической крови для выявления признаков воспаления 2-го типа (T2) — в онкологии. Алгоритм Simple Algorithm for Blood Morphology Analysis (SAMBA) использован для описания профилей клеточного состава крови у когорты пациентов с протоковой аденокарциномой поджелудочной железы (PDAC) независимо от относительных соотношений и предложения потенциальной классификации.

В исследование включены 153 пациента с PDAC без предшествующего лечения, подтверждённым послеоперационным гистологическим исследованием. Из них n=68 (44,4%) прошли радикальное хирургическое лечение, тогда как n=85 (55,6%) получили паллиативное лечение или только биопсию. SAMBA применялся с использованием лабораторных референсных диапазонов и общей выживаемости (ОВ, месяцы) в качестве аналитического контекста.

Подгруппы, определённые согласно лабораторным референсным диапазонам, не различались значимо по стадии заболевания, степени дифференцировки или резекционному статусу. На основании корреляционного анализа, кривых Каплана–Мейера и CART-анализа (classification and regression tree) ОВ предложены четыре фенотипа клеточного состава крови: истощённый, лимфопенический, T2-низкий и T2-высокий (медиана ОВ: 1,5 месяца, n=22; 4,5 месяца, n=12; 8,0 месяца, n=25; и 10,0 месяцев, n=94 соответственно).

Авторы предлагают следующие предварительные интерпретации выявленных фенотипов:

• Истощённый — потенциально ассоциирован с сопутствующей инфекцией или выраженным воспалением
• Лимфопенический — характеризуется низким количеством лимфоцитов и потенциально сниженной противоопухолевой иммунной активностью
• Эозинопенический (T2-низкий) — характеризуется относительно сбалансированным воспалительным профилем, но ограниченными T2-ассоциированными признаками
• Эозинофильный (T2-высокий) — характеризуется отсутствием значительных отклонений в других параметрах клеточного состава крови и более благоприятным прогнозом

SAMBA представляет собой прозрачный, легко интерпретируемый алгоритм, который может помочь стандартизировать и ускорить предварительные исследования в иммуноонкологии.