高血糖作為PI3Kα抑制劑的一種常見副作用，對于接受這類藥物治療的患者來說，早期的識別和干預至關重要。本研究通過機器學習模型深入探討了阿培利司（alpelisib）在治療晚期實體瘤和乳腺癌患者時引發3/4級高血糖的風險，并對該事件的發生時間、管理策略及結果進行了詳細描述。

　　研究納入了接受阿培利司±氟維司群治療的患者，總人數達505例，其中包括晚期實體瘤患者221例和HR+/HER2-晚期乳腺癌患者284例。此外，研究還利用BYLieve試驗的340例患者數據進行了外部驗證。對SOLAR-1研究中的高血糖發生率和管理策略進行了詳細分析。

　　通過隨機模型，我們確定了與發生3/4級高血糖風險最為相關的五個基線特征，包括空腹血糖、體重指數、HbA1c、單核細胞計數以及年齡。基于這些特征，我們構建了一個評分模型，用于將患者劃分為發生3/4級高血糖的高風險或低風險組。當該模型應用于SOLAR-1中接受阿培利司和氟維司群聯合治療的患者時，結果顯示高風險組患者的高血糖發生率（包括所有級別和3/4級）顯著高于低風險組，同時抗高血糖藥物的使用以及因高血糖導致的停藥事件也更為頻繁。值得注意的是，在具有PIK3CA突變的SOLAR-1患者亞組中，高風險組和低風險組的中位無進展生存期相似。

　　為了驗證模型的泛化性能，我們還將其應用于BYLieve試驗的數據集，并觀察到了相似的結果：模型能夠成功地將患者劃分為高風險和低風險組，且高風險組患者出現3/4級高血糖的時間明顯較短。

　　綜上所述，本研究構建的風險模型能夠利用五個臨床相關的基線特征，有效地識別出在接受阿培利司治療時可能發生高血糖的高風險患者。這種早期的風險識別有助于制定更為精準的管理策略（包括加強血糖監測和早期干預），從而可能改善患者的預后和生活質量。

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　　請注意，所有關于藥物的使用和副作用的信息都應僅作為參考，并不應替代醫生的專業建議。在決定使用或更改任何藥物治療方案之前，務必與醫生進行充分的溝通和討論。