拿什么来预测你，我的免疫治疗疗效？

　　文丨Sean

　　来源丨医学界肿瘤频道

　　免疫治疗为肿瘤治疗领域开创了新的治疗局面，成为继手术、放疗、化疗之后最为重要的一种治疗方法。2018年诺贝尔医学及生理学奖颁发给了美国免疫学家詹姆斯?艾利森（James Allison）和日本生物学家本庶佑（Tasuku Honjo），以表彰他们在“发现负性免疫调节治疗癌症的疗法”所做出的重要贡献。

　　近几年，免疫治疗的发展可谓是如火如荼，如图1所示，越来越多的免疫治疗药物及适应证得到批准，免疫治疗几乎成了“普适性”的肿瘤治疗药物。尽管批准的药物越来越多，适应证越来越广，可是在实体瘤中，免疫治疗的有效率低却是其难以言说之痛，找到行之有效的疗效预测标记物是研究中的重点。

　　那么，目前有哪些标志物用于免疫治疗的疗效预测，又有哪些潜在的标志物还在研究之中？今天就让我们共同学习一下。

　　01

　　PD-L1的表达：有指导意义但不完全准确

　　目前大部分免疫治疗药物都是靶向PD-1或PD-L1，首先就会想到肿瘤中PD-L1的表达是否可以预测免疫治疗的疗效。

　　以PD-L1的表达作为免疫治疗的预测指标，最典型的例子就是纳武利尤单抗（Nivolumab）在非小细胞肺癌（NSCLC）中的失利研究，也就是当时引起轩然大波的CheckMate-026研究。CheckMate-026研究以PD-L1>5%作为入组限制，对未经治疗的晚期肺癌患者分别使用纳武利尤单抗单药治疗和铂类标准化疗，然而如图2所示，纳武利尤单抗未能比标准化疗延长无进展生存期[1]。

　　与之相对的帕博利珠单抗（Pembrolizumab）一线治疗NSCLC的KEYNOTE-024研究则以PD-L1表达50%作为限制入组，最终大获成功。在最新更新的总生存期数据中，如图3所示，帕博利珠单抗单药组中位总生存期达到30个月，相对于化疗组HR=0.49（95%CI 0.34-0.69）[2]。

　　尽管在其他多种肿瘤中，PD-L1的表达均对免疫治疗有一定的预测作用，可是PD-L1的表达并不是一个完美的指标。

　　说PD-L1不完美主要原因在于有相当一部分PD-L1阴性的患者能够从免疫治疗中获益，而另一部分PD-L1阳性的患者反而不能从中获益，并且PD-L1的指标在某些肿瘤类型中，比如肾癌中，不具有预测作用[3]。PD-L1表达的预测作用与患者的吸烟史也有一定关系。这可能与PD-L1表达机制、检测方法、阈值确定及评估标准等都有密切的关系。

　　未来PD-L1的检测标准及评估方法将会更加严格，同时，PD-L1将有可能与其他生物标记物一起用于肿瘤疗效的预测。

　　02

　　TMB：写入指南的生物标记物

　　TMB，即肿瘤突变负荷，是近来风头正盛的生物标记物。TMB指的是每百万碱基中被检测出的，体细胞基因编码错误、碱基替换、基因插入或缺失错误的总数。一般认为TMB的检测金标准是全外显子组测序技术。TMB作为免疫治疗预测指标是比较好理解的，毕竟越多的肿瘤突变可能产生越多的肿瘤抗原，也就更容易被T细胞所识别。TMB在2018年终于被写入NCCN指南，作为潜在的接受纳武利尤单抗治疗患者的筛选指标。

　　尽管刚刚说过的纳武利尤单抗在CheckMate-026研究中的整体人群中结果失利，但这并不是纳武利尤单抗的错，免疫治疗本身就不是对所有患者都有效。在后期分析中则发现相比PD-L1，选择TMB作为纳武利尤单抗治疗NSCLC的生物标记物，能更好地区分获益人群。靠着TMB，纳武利尤单抗也算是扳回一城[4]。可以预见，之后纳武利尤单抗的治疗将更多的使用TMB进行预测。

　　2017年12月，NEJM上发表了一项研究评估了肿瘤突变负荷与客观缓解率之间的关系，绘制出抗PD-1或抗PD-L1治疗时27种癌症的中位肿瘤突变负荷对应的客观缓解率，如图5所示，结果表明55%的的肿瘤类型的客观缓解率可以利用TMB来解释[5]。

　　最新发表在Nature Genetics上的研究更是分析了7033名癌症患者的数据，首次在多癌种中证实接受免疫治疗的患者，TMB高的患者与更好的总体生存率相关，但是同时也提出，在不同癌症中TMB的截断值是不一样的[6]。

　　尽管TMB表现出不俗的预测能力，但是与PD-L1一样，也不是一个完美的预测指标，仍旧有部分患者虽然TMB高但疗效较差，并且TMB的检测费用较为高昂。

　　如上文所说，TMB在不同肿瘤中的截断值不同，TMB想更灵活的用于临床仍旧需要更多的研究。并且TMB与PD-L1的表达之间是相互独立的，PD-L1表达高并不代表TMB一定高，但如果两者均高的话，其治疗有效率也会大大提高。也就是说如果可以同时使用PD-L1及TMB作为生物标记物预测，可以大大提高免疫治疗预测的准确性。

　　03

　　MMR及MSI：被FDA批准的生物标记物

　　2017年5月23日，美国食品药品监督管理局（FDA）批准了帕博利珠单抗用于高度微卫星不稳定性（MSI-H）或错配修复基因缺陷（dMMR）亚型的实体瘤，这使帕博利珠单抗成为首款不依据肿瘤来源，而依据生物标志物进行区分的抗肿瘤疗法。同年8月1日，FDA又加速批准了纳武利尤单抗用于MSI-H或dMMR的结直肠癌患者中。从这两个例子也可以清楚的看到MMR及MSI在肿瘤预测中的关键作用。

　　MMR指的是错配修复，是一种重要的DNA修复机制。MMR基因能够准确地识别及修复在DNA复制或重组过程中产生的碱基错配、小范围的碱基缺失或插入，对维持基因组稳定性，遗传后代的精确性有着重要的作用。dMMR指的就是MMR基因的缺陷。

　　而MSI，即微卫星不稳定性，指的是分布在人类基因组中的简单重复的DNA序列（即微卫星，一般由1-6个碱基组成）在不同个体之间以及同一个体的正常组织与某些异常组织之间，微卫星位点的重复单位的数目不同。

　　从二者的关系上来看，很多人认为dMMR就等同于MSI-H，因为MMR基因的缺陷当然会引起MSI-H。在机制上来看，dMMR是因，MSI-H是果，正是由于错配修复蛋白的功能异常，导致了DNA复制过程中随机产生的错误无法被正常修复，从而出现了MSI-H的现象。但是由于检测方法不同，事实上二者之间改变也并非完全一致。

　　MMR的检测一般是通过免疫组化。人体内共有12种MMR基因，一般选择最主要的四个基因（MLH1、PMS2、MSH2及MSH6）进行检测。通常认为任一蛋白完全缺失，就可以判读为 dMMR，但是若显示无蛋白缺失，则判度为错配修复基因正常（pMMR）。对于pMMR的患者，仍有可能存在MSI-H，这与基因的其他修复机制相关。MSI的检测依赖于直接测序、聚合酶链式反应（PCR）或新一代基因测序（NGS）技术，目前已经有多种MSI检测试剂盒问世。

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　　临床实验室检查：

　　也可能成为免疫治疗疗效预测指标

　　除了这些高大上的检测，很多治疗前的实验室检查也能为免疫治疗的疗效预测提供线索。来自法国的一项回顾性研究，构建了一种新的评分方式，称为肺免疫预后因子（lung immune prognostic index，LIPI）。LIPI的评分方式完全基于dNLR[中性粒细胞数/（白细胞数-中性粒细胞数）]及LDH（乳酸脱氢酶）。如图6所示，利用该模型可以对接受免疫治疗的NSCLC患者提供有价值的预测[7]。

　　相比于其他检测，利用实验室检测进行疗效预测自然是十分经济的方法，但是该种实验室检测方法相比于PD-L1表达、TMB、MSI及MMR来说孰优孰劣仍旧需要细致的研究。同时，是否可以将这些生物标记物的检测与实验室检查结合起来，构建更为完美的评分，进一步提高疗效预测的准确性，仍旧需要更多的研究来证实。

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　　驱动基因突变：潜在的疗效预测指标

　　说起肿瘤的驱动基因大家自然是不陌生的，针对驱动基因的靶向治疗近年来也取得了非凡的成就，比如靶向EGFR及ALK的激酶抑制剂等可以说为肺癌的治疗带来了里程碑式的意义。

　　对于免疫治疗，一些基因突变也会对疗效起到极好的预测作用。举例来说，MD Anderson胸部及头颈部肿瘤的John Heymach教授曾根据KRAS的共突变类型将肿瘤分成KL（KRAS-LKB1共突变）、KP（KRAS-P53共突变）及KC（KRAS-CDKN2A共突变）三种亚型，并且研究表明这三种类型的肿瘤具有明确的异质性及治疗敏感性[8]。

　　进一步分析表明，KL肿瘤表现出一种“冷”的免疫微环境，而KP肿瘤则表现出一种“热”的免疫微环境，二者对免疫治疗反应存在明显差异[9]。不仅这两个基因的突变，另外一项最近的研究表明肝癌中Wnt/CTNNB1突变也会造成“冷”的免疫微环境，进而导致对肿瘤免疫治疗的抵抗[10]。

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　　行之有效的疗效预测手段

　　是免疫治疗中的关键步骤

　　尽管免疫治疗在肿瘤的治疗中取得了巨大的成功，但其有效率仍旧较低，筛选能从免疫治疗中获益的患者是免疫治疗的关键。除了上述的常用指标，近年来越来越多的免疫治疗疗效预测指标被发现。

　　Boeri等利用循环microRNAs构建预测指标，联合PD-L1表达对肿瘤的免疫治疗疗效做出了非常不错的预测，然而样本量有限，该指标是否可以成为更加有效的预测生物标记物仍需要大量的数据来证实[11]。

　　另外一项发表于JTO上的研究利用免疫组织化学检测CD3、CD8、CD4、FOXP3、CD20、CD79A以及IGKC的表达来判断肿瘤中免疫细胞的浸润，最终证实高水平的T/B细胞的浸润与更好的总生存相关，然而该指标的预测能力受到PD-L1表达、患者吸烟史、病理类型等的干扰[12]。

　　除了临床阶段，还有大量的预测指标处于临床前研究阶段。在近期发表与BJC上的一项研究就利用小鼠模型证实IFN-γ的动态变化对治疗疗效有很好的预测作用，但该指标是否可以在人体上得以验证仍旧需要数据支持。

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　　多指标联合

　　可能成为免疫治疗疗效预测的关键

　　在目前常用的预测指标中，如PD-L1、TMB等，其检测的界值仍旧不统一，并且可能与肿瘤类型相关，这就为临床上制定具体的标准带来了较大的困难。

　　目前，即使我们对所有已知的生物标志物进行了检测，仍旧不能完全准确的预测患者接受免疫治疗后的疗效，无法涵盖所有人群，也就是说目前的检测方法仍旧有较高的假阳性率或假阴性率。寻找更为敏感的新的生物标志物仍然十分必要。

　　从目前结果来看，似乎很难有一个单一的指标来预测免疫治疗的疗效，在未来的研究中，综合目前已有的检测指标，构建可能的预测指数可能是预测免疫治疗疗效的关键。

　　参考文献

　　[1]Carbone D P， Reck M， Paz-Ares L， et al. First-line nivolumab in stage IV or recurrent non–small-cell lung cancer[J]. New England Journal of Medicine， 2017， 376(25)： 2415-2426.

　　[2]Reck M， Rodríguez-Abreu D， Robinson A G， et al. Updated Analysis of KEYNOTE-024： Pembrolizumab Versus Platinum-Based Chemotherapy for Advanced Non–Small-Cell Lung Cancer With PD-L1 Tumor Proportion Score of 50% or Greater[J]. Journal of Clinical Oncology， 2019： JCO. 18.00149.

　　[3]Tomita Y， Fukasawa S， Shinohara N， et al. Nivolumab versus everolimus in advanced renal cell carcinoma： Japanese subgroup analysis from the CheckMate 025 study[J]. Japanese Journal of Clinical Oncology， 2017， 47(7)：1.

　　[4]AACR 2017. Impact of Tumor Mutation Burden on the Efficacy of First-LineNiv in Stage IV or Recurrent Non-Small Cell Lung Cancer：  An Exploratory Analysis of CheckMate 026.

　　[5]Yarchoan M， Hopkins A， Jaffee E M. Tumor mutational burden and response rate to PD-1 inhibition[J]. New England Journal of Medicine， 2017， 377(25)： 2500-2501.

　　[6]Samstein RM， Lee CH， Shoushtari AN， Hellmann MD， Shen R， et al. Tumor mutational loadpredicts survival after immunotherapy across multiple cancer types. Nat Genet.2019 Jan 14. doi： 10.1038/s41588-018-0312-8.

　　[7]Mezquita L， Auclin E， Ferrara R， et al. Association of the Lung Immune Prognostic Index With Immune Checkpoint Inhibitor Outcomes in Patients With Advanced Non–Small Cell Lung Cancer. JAMA Oncol.Published online January 11， 2018. doi：10.1001/jamaoncol.2017.4771

　　[8]Skoulidis F， Byers L A， Diao L， et al. Co-occurring genomic alterations define major subsets of KRAS-mutant lung adenocarcinoma with distinct biology， immune profiles， and therapeutic vulnerabilities[J]. Cancer discovery， 2015： CD-14-1236.

　　[9]Skoulidis F， Goldberg M E， Greenawalt D M， et al. STK11/LKB1 Mutations and PD-1 Inhibitor Resistance in KRAS-Mutant Lung Adenocarcinoma[J]. Cancer discovery， 2018： CD-18-0099.

　　[10]Pinyol R， Sia D， Llovet J M. Immune exclusion-Wnt/CTNNB1 class predicts resistance to immunotherapies in HCC[J]. Clinical Cancer Research， 2019： clincanres. 3778.2018.

　　[11]Boeri M， Milione M， Proto C， et al. Circulating microRNAs and PD-L1 tumor expression are associated with survival in advanced NSCLC patients treated with immunotherapy： a prospective study[J]. Clinical Cancer Research， 2019： clincanres. 1981.2018.

　　[12]Edlund K， Madjar K， Mattsson J S M， et al. Prognostic Impact of tumor cell PD-L1 expression and immune cell infiltration in NSCLC[J]. Journal of Thoracic Oncology， 2019.

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