Treatment patterns and clinical outcomes of patients with resectable non–small cell lung cancer receiving neoadjuvant immunochemotherapy: A large-scale, multicenter, real-world study (NeoR-World)

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Treatment patterns and clinical outcomes of patients with resectable non-small cell lung cancer receiving neoadjuvant immunochemotherapy: A large-scale, multicenter, real-world study (NeoR-World)

authors

Yang et al.

journal

The Journal of Thoracic and Cardiovascular Surgery

year

2024

doi

10.1016/j.jtcvs.2024.02.006

category

clinical-oncology

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업데이트

2026-07-31

요약

NeoR-World 연구는 중국 11개 기관의 routine clinical practice에서 resectable NSCLC 환자에게 시행된 neoadjuvant immunochemotherapy와 chemotherapy alone의 치료 패턴 및 clinical outcomes을 비교한 multicenter retrospective cohort study이다. 이 연구는 real-world setting에서 neoadjuvant immunochemotherapy가 chemotherapy alone 대비 pCR, DFS, OS에서 유의미한 우위를 보임을 확인했으며, 특히 lung squamous cell carcinoma 환자에서 더 높은 pathologic response를 보였다. 또한 adjuvant therapy가 non-pCR 환자 및 2 cycles neoadjuvant 치료를 받은 환자군에서 DFS 연장에 독립적인 prognostic factor임을 규명하여 perioperative treatment strategy 최적화에 대한 근거를 제시한다.

방법

NeoR-World (NCT05974007)는 2010년 1월부터 2022년 3월까지 중국 11개 medical centers에서 neoadjuvant immunotherapy plus chemotherapy 또는 chemotherapy alone을 받고 surgery를 받은 resectable NSCLC 환자들을 대상으로 한 retrospective cohort study이다. Eligibility criteria는 pathological diagnosis가 lung squamous cell carcinoma 또는 adenocarcinoma인 환자, neoadjuvant platinum-based doublet chemotherapy with or without immunotherapy를 받은 환자, 그리고 neoadjuvant therapy 후 surgery를 받은 환자로 한정되었다. Interventional clinical trial 참여자, follow-up 정보가 불충분한 환자, 수술 후 30일 이내 사망자는 제외되었다. Clinical staging은 eighth edition of the American Joint Committee on Cancer’s TNM classification을 따랐으며, radiologic response는 RECIST v1.1 기준으로 평가했다. Pathologic assessment는 International Association for the Study of Lung Cancer 가이드라인에 따라 pCR(0% residual viable tumor cells)과 MPR(≤20% residual viable tumor cells)로 정의되었다. Indication bias를 보정하기 위해 propensity score matching (PSM)을 수행했으며, survival analysis에는 Cox proportional hazards models와 Kaplan-Meier curves를 사용하였다. Primary endpoint는 pCR과 DFS였으며, secondary endpoint로는 OS, 1/2/5-year DFS 및 OS rates, MPR이 포함되었다.

주요 결과

총 408명의 neoadjuvant immunochemotherapy 군과 684명의 neoadjuvant chemotherapy alone 군이 분석에 포함되었다. Real-world neoadjuvant immunochemotherapy cohort의 pCR은 32.8%, MPR은 58.1%였다. Histology별 subgroup 분석에서 lung squamous cell carcinoma는 adenocarcinoma보다 유의하게 높은 pCR (39.2% vs 16.5%, P < .001) 및 MPR (66.6% vs 36.5%, P < .001)을 보였다. Neoadjuvant cycles 간에는 pCR과 MPR rates에 유의한 차이가 없었다. 전체 cohort의 2-year DFS는 82.0%, 2-year OS는 93.1%였다. Multivariate analysis에서 adjuvant therapy는 DFS (HR, 0.51; 95% CI, 0.29-0.89; P = .018)와 OS (HR, 0.28; 95% CI, 0.13-0.58; P < .001)의 독립적인 prognostic factor로 확인되었다. 특히 non-pCR 환자 또는 neoadjuvant cycles가 2회인 환자에서 adjuvant therapy 사용 시 DFS 연장이 두드러졌다. PSM cohort 및 주요 subgroups 전반에서 immunochemotherapy는 chemotherapy alone 대비 pCR (32.4% vs 6.4%; P < .001), DFS (HR, 0.50; 95% CI, 0.38-0.68; P < .001), OS (HR, 0.61; 95% CI, 0.40-0.94; P = .024)에서 유의한 benefit을 보였다.

통계 분석

분석 설계 — 이 연구는 재sectable non-small cell lung cancer (NSCLC) 환자에서 neoadjuvant immunochemotherapy가 chemotherapy alone에 비해 임상적 유효성이 우수한지, 그리고 adjuvant therapy가 disease-free survival (DFS)에 미치는 영향을 확인하기 위해 수행되었다. 2010년 1월부터 2022년 3월까지 중국 11개 의료기관에서 수집된 retrospective cohort data를 사용했으며, 총 1092명의 환자(immunochemotherapy군 408명, chemotherapy alone군 684명)가 초기 분석에 포함되었다. primary endpoint는 pathologic complete response (pCR)와 DFS였으며, secondary endpoint로는 overall survival (OS), major pathologic response (MPR), 그리고 다양한 기간의 DFS/OS rate 등이 설정되었다.

무엇을 위해 어떤 분석을 썼는가 — 치료군 간 기저 특성의 불균형을 보정하기 위해 1:1 nearest-neighbor propensity score matching (PSM) without replacement (caliper size 0.05)를 적용하여 최종 690명(각 군 345명)의 matched cohort를 구성했다. 이 matched cohort를 바탕으로 두 치료군 간의 pCR 및 MPR rate 차이를 비교하기 위해 stratified 2-sided Cochran-Mantel-Haenszel test를 사용했고, 생존 차이(DFS, OS)를 시각화하고 검정하기 위해 Kaplan-Meier curves와 log-rank test를 적용했다. 또한, adjuvant therapy가 DFS에 미치는 독립적인 영향을 확인하기 위해 ypT stage와 ypN stage를 보정한 subgroup analysis를 수행했으며, clinicopathologic characteristics과 pathologic response 간의 연관성을 평가하기 위해 Fisher exact test 또는 Pearson chi-square test (범주형 변수), Wilcoxon test (연속형 변수)를 사용했다. 생존 분석에서는 univariate 및 multivariate Cox proportional hazards models을 활용하여 hazard ratio (HR)와 95% confidence interval (CI)를 산출했으며, 모든 통계 분석은 R version 4.1.3에서 수행되었다.

방법론 평가 — 잘 된 점은 large-scale multicenter real-world data를 활용하여 기존 randomized controlled trial (RCT)의 제한된 표본을 보완했다는 점이며, PSM을 통해 indication bias를 최소화하려고 노력했다는 것이다. 또한, effect size인 HR과 95% CI를 함께 보고하여 결과의 정량적 해석이 가능하도록 했다. 그러나 의심스러운 점은 multivariable Cox regression에서 구체적으로 어떤 변수들을 모델에 포함시켰는지 명시되지 않았으며, proportional hazards assumption을 검증했는지에 대한 언급이 원문에 없다. 또한, multiple testing 보정(예: Bonferroni correction)이 subgroup analysis나 여러 endpoint 비교 과정에서 적용되었는지 불명확하다. 결측치 처리 방법도 상세히 기술되어 있지 않아 missing data bias 가능성에 대한 우려가 있다.

설계에 참고할 점 — 유사한 연구를 설계할 때는 PSM 외에도 inverse probability of treatment weighting (IPTW) 등 추가적인 교란 보정 방법을 고려하여 robustness를 높일 수 있으며, multivariable model에 포함될 변수 선택 기준과 proportional hazards assumption 검증 과정을 명확히 문서화해야 한다. 또한, subgroup analysis가 많을 경우 false positive rate 증가를 방지하기 위해 appropriate multiple testing correction을 적용하는 것이 필요하다.

강점

이 연구는 대규모 real-world data를 활용하여 neoadjuvant immunochemotherapy의 실제 임상적 유효성을 검증했다는 점에서 의미가 있다. Propensity score matching을 통해 indication bias를 최소화하고, 두 치료군 간의 clinicopathologic characteristics을 균형 있게 비교했다. 또한, histology와 cTNM stage에 따른 subgroup 분석을 통해 특정 환자 군에서의 treatment benefit을 구체적으로 규명했다.

한계

Retrospective design으로 인해 selection bias가 완전히 배제되지 않을 수 있다. PD-L1 expression과 molecular testing 결과가 모든 환자에게 수집되지 않아, biomarker 기반의 personalized medicine 적용에 제한이 있을 수 있다. 또한, follow-up 기간이 상대적으로 짧아 long-term survival outcomes을 평가하기에는 부족할 수 있다.

해석

NeoR-World 연구는 neoadjuvant immunochemotherapy가 resectable NSCLC 치료에서 chemotherapy alone 대비 superior efficacy를 보임을 확인했다. 특히, lung squamous cell carcinoma 환자에서 더 높은 pathologic response를 보였으며, adjuvant therapy가 non-pCR 환자 및 2 cycles neoadjuvant 치료를 받은 환자군에서 DFS 연장에 기여함을 밝혔다. 이 결과는 perioperative treatment strategy 최적화에 중요한 근거를 제공하며, future clinical trial design과 clinical practice guideline 업데이트에 영향을 미칠 수 있다.