Die bisher entwickelten Modelle zur Ermittlung des Risikos einer Chemotherapie-induzierten Neutropenie (CIN) bzw. febrilen Neutropenie (FN) beruhen auf Patienten-, Behandlungs- und Krankheitsvariablen, die lediglich zu Beginn der Chemotherapie erhoben werden. Die EORTC favorisiert in ihren aktuellen Empfehlungen allerdings ein Vorgehen, bei dem vor jedem Zyklus das Risiko erneut ermittelt werden sollte. Nun steht erstmals ein solches dynamisches CIN/FN-Modell für die Risikoabschätzung vor jedem Zyklus zur Verfügung.

Datenbasis für dieses Modell war die MONITOR-G-CSF-Studie. In der unter Praxisbedingungen durchgeführten Untersuchung wurden Therapieverläufe und -ergebnisse von Patienten mit soliden und hämatologischen Tumoren im Stadium 3 oder 4 unter myelosuppressiver Behandlung untersucht. Zur CIN/FN-Prävention kam das G-CSF-Biosimilar EP2006 zum Einsatz, das wirkungsgleich mit dem Referenzprodukt Filgrastim ist.

Wie bei den statischen Modellen werden auch für das dynamische Modell Angaben u. a. zu Anamnese, Risikofaktoren und Therapieintensität benötigt, darüber hinaus Informationen über CIN/FN-Zwischenfälle und den Einsatz von G-CSF-Präparaten in den vorangegangenen Zyklen, die Zykluszahl sowie zentrumsspezifische Charakteristika. Einige der in aufwendigen statistischen Verfahren identifizierten Prädiktoren fanden sich in mehreren der benutzten Einzelmodelle wieder. Neben bekannten Einflussfaktoren wie Patientenalter oder Chemotherapieregime traf dies auch für die Prophylaxe-Intensität zu: Im patienten- sowie im zyklusbezogenen Modell erwies sich eine Unter-Prophylaxe als klinisch unsicher, während eine Über-Prophylaxe möglicherweise nützlich ist — auch bei nur mäßig- oder geringgradig myelosupressiven Regimes.

Fazit: Ein dynamisches CIN/FN-Risikomodell ermöglicht die individuelle Risikoabschätzung bei Patienten unter myelosupressiver Chemotherapie vor jedem Zyklus. Die Ergebnisse beruhen auf einer Biosimilar-Studie unter Real-Life-Bedingungen. Die Prophylaxe-Intensität in den vorangegangenen Zyklen war eine zusätzliche, belastbare Prädiktionsvariable.