阿培利司治疗晚期实体瘤和乳腺癌患者的高血糖风险及管理，阿培利司仿制药已在老挝上市

　　高血糖作为PI3Kα抑制剂的一种常见副作用，对于接受这类药物治疗的患者来说，早期的识别和干预至关重要。本研究通过机器学习模型深入探讨了阿培利司（alpelisib）在治疗晚期实体瘤和乳腺癌患者时引发3/4级高血糖的风险，并对该事件的发生时间、管理策略及结果进行了详细描述。

　　研究纳入了接受阿培利司±氟维司群治疗的患者，总人数达505例，其中包括晚期实体瘤患者221例和HR+/HER2-晚期乳腺癌患者284例。此外，研究还利用BYLieve试验的340例患者数据进行了外部验证。对SOLAR-1研究中的高血糖发生率和管理策略进行了详细分析。

　　通过随机模型，我们确定了与发生3/4级高血糖风险最为相关的五个基线特征，包括空腹血糖、体重指数、HbA1c、单核细胞计数以及年龄。基于这些特征，我们构建了一个评分模型，用于将患者划分为发生3/4级高血糖的高风险或低风险组。当该模型应用于SOLAR-1中接受阿培利司和氟维司群联合治疗的患者时，结果显示高风险组患者的高血糖发生率（包括所有级别和3/4级）显著高于低风险组，同时抗高血糖药物的使用以及因高血糖导致的停药事件也更为频繁。值得注意的是，在具有PIK3CA突变的SOLAR-1患者亚组中，高风险组和低风险组的中位无进展生存期相似。

　　为了验证模型的泛化性能，我们还将其应用于BYLieve试验的数据集，并观察到了相似的结果：模型能够成功地将患者划分为高风险和低风险组，且高风险组患者出现3/4级高血糖的时间明显较短。

　　综上所述，本研究构建的风险模型能够利用五个临床相关的基线特征，有效地识别出在接受阿培利司治疗时可能发生高血糖的高风险患者。这种早期的风险识别有助于制定更为精准的管理策略（包括加强血糖监测和早期干预），从而可能改善患者的预后和生活质量。

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　　请注意，所有关于药物的使用和副作用的信息都应仅作为参考，并不应替代医生的专业建议。在决定使用或更改任何药物治疗方案之前，务必与医生进行充分的沟通和讨论。