Evaluation of the efficacy of pembrolizumab in patients with metastatic cervical cancer depending on the value of the neutrophil-lymphocyte index

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Background: Cervical cancer (CC) remains one of the most pressing problems in oncology, especially in developing countries. Despite advances in treatment, survival rates for metastatic and recurrent forms of the disease remain unsatisfactory. The introduction of immunotherapy, in particular pembrolizumab, has opened up new opportunities, but the effectiveness of therapy varies among patients. In this regard, it is important to study biomarkers such as the neutrophil-lymphocyte index (NLI) to predict the response to treatment.

Objective: Evaluation of the prognostic role of the NLI in patients with metastatic cervical cancer treated with pembrolizumab and determination of its threshold value for patient stratification and optimization of treatment tactics.

Materials and methods: A retrospective study involving 80 patients with metastatic or recurrent cervical cancer and positive PD-L1 expression (CPS ≥1) was conducted. The NLI was calculated based on clinical blood test data before the start of therapy. Statistical methods were used, including the χ² criterion for qualitative variables and the Kaplan-Meier method for survival analysis.

Results: The results showed that in 57.5% of patients, the NLI exceeded 4.0, indicating the presence of systemic inflammation. A significant relationship was established between the NLI value and treatment efficacy: with NLI ≥4, the risk of progression was 80.4% versus 50% in the group with NLI <2 (p=0.038). The median progression-free survival in patients with NLI <4 was significantly higher (12.1 months versus 6.8 months with NLI ≥4; p=0.003).

Conclusion: NLI is a simple and accessible prognostic marker of response to immunotherapy in metastatic cervical cancer. The threshold NLI value (4.0) can be used to stratify patients and select the optimal treatment strategy. It is recommended to include NLI determination in the standard examination before prescribing immunotherapy and consider a more aggressive approach in patients with an increased NLI.

About the authors

Rashida V. Orlova

St. Petersburg State University; City Clinical Oncology Dispensary

Email: orlova_rashida@mail.ru

Dr. Sci. (Med.), Professor, Head of the Department of Oncology, St. Petersburg State University; Chief Specialist in Clinica Oncology, City Clinical Oncology Dispensary

Russian Federation, St. Petersburg; St. Petersburg

Yana R. Gorkina

St. Petersburg State University; City Clinical Oncology Dispensary

Author for correspondence.
Email: yana_gorkina@mail.ru
ORCID iD: 0009-0006-9670-744X
SPIN-code: 4763-1626
ResearcherId: MXL-7201-2025

Postgraduate Student, Department of Oncology, Medical Institute, St. Petersburg State University; Oncologist, Day Hospital for Surgical Treatment Methods No. 18, City Clinical Oncology Dispensary

Russian Federation, St. Petersburg; St. Petersburg

References

  1. Sung H., Ferlay J., Siegel R.L. et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA: A Cancer Journal for Clinicians. 2021;71(3):209–249. https://dx.doi.org/10.3322/caac.21660
  2. De Angelis R., Sant M., Coleman M.P. et al. The EUROCARE-5 study on cancer survival in Europe 1999–2011: database, quality checks and methods to analyse heterogeneous datasets. Eur J Cancer. 2015;51(15):2100–2111. https://dx.doi.org/10.1016/j.ejca.2015.07.033
  3. Рак шейки матки: клинические рекомендации. Под ред. А.Д. Каприна. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2023. 120 с. [Kaprin A.D. (ed.) Cervical cancer: clinical guidelines. Moscow: GEOTAR-Media, 2023. 120 p. (In Russ.)].
  4. Онкологическая помощь населению России в 2023 году: статистический сборник. Под ред. С.В. Мосина, А.Д. Каприна. М.: ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Блохина» Минздрава России, 2024. 196 с. [Oncological care to the population of Russia in 2023: statistical digest. Ed. by S.V. Mosin, A.D. Kaprin. Moscow: N.N. Blokhin National Medical Research Center of Oncology, 2024. 196 p. (In Russ.)].
  5. Zhu H., Li X., Wang Y. et al. Clinicopathological significance and prognostic value of PD-L1 expression in cervical cancer: A systematic review and meta-analysis. OncoTargets and Therapy. 2020;13:5789–5802. https://dx.doi.org/10.2147/OTT.S252437
  6. Marabelle A., Fakih M.G., Lopez J., et al. Association of tumour mutational burden with outcomes in patients with advanced solid tumours treated with pembrolizumab: prospective biomarker analysis of the multicohort, open-label, phase 2 KEYNOTE-158 study. The Lancet Oncology. 2020;21(10):1353–1365. https://dx.doi.org/10.1016/S1470-2045(20)30445-9
  7. Chung H.C., Ros W., Delord J.P. et al. Efficacy and safety of pembrolizumab in previously treated advanced cervical cancer: results from the phase II KEYNOTE-158 study. J Clin Oncol. 2019;37(17):1470–1478. https://dx.doi.org/10.1200/JCO.18.01265
  8. Frenel J.S., Le Tourneau C, O’Neil B. et al. Safety and efficacy of pembrolizumab in advanced, programmed death ligand 1–positive cervical cancer: results from the Phase Ib KEYNOTE-028 Trial. J Clin Oncol. 2017;35(36):4035–4041. https://dx.doi.org/10.1200/JCO.2017.74.5471
  9. Templeton A.J., McNamara M.G., Seruga B. et al. Prognostic role of neutrophil-to-lymphocyte ratio in solid tumors: a systematic review and meta-analysis. J Nat Cancer Inst. 2014;106(6):dju124. https://dx.doi.org/10.1093/jnci/dju124
  10. Юрлова Д.О., Семенова Е.В., Калинкина А.А., Полянская Е.С. Значение системных маркеров воспаления в прогнозировании эффективности иммунотерапии при злокачественных новообразованиях. Вестник новых медицинских технологий. 2020;27(3):61–69. [Yurlova D.O., Semenova E.V., Kalinkina A.A., Polyanskaya E.S. The Importance of Systemic Inflammatory Markers in Predicting the Efficiency of Immunotherapy for Malignant Neoplasms. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2020;27(3):61–69. (In Russ.)]. https://dx.doi.org/10.24411/1684-2413-2020-00054

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure. Progression-free survival analysis in subjects

Download (90KB)
Indexing metadata

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».