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免疫治疗组织检测的发展,下一步该走向哪里?

2019-09-12 00:38:17医学界
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核心提示: 免疫效应标志物的应用中,单一的标志物不会提供“完美”的解决方案,生物标志物的组合更有可能提供更好的治疗效果预测,通过补充诊断或辅助诊断从而制定更合理可靠的治疗策略。


  2019年世界肺癌大会(WCLC)已于9月7-10日在西班牙巴塞罗那盛大开幕,本次会议聚集了 100多个国家肺癌和胸部肿瘤学领域的临床医生,研究人员和科学家,共同商讨胸部恶性肿瘤的最新研究进展,聚焦未来临床实践走向。在本次会议中,来自阿伯丁大学的 Keith M. Kerr 教授介绍了目前免疫治疗组织检测方式存在的问题及未来的发展趋势。

  免疫治疗组织检测现状

  迄今为止,肺癌免疫治疗尚无明确有效的预测标志物,标志物的表达程度(主要指PD-L1)与药物治疗疗效的关系并不一致。目前应用于免疫治疗的生物标志物主要有肿瘤突变负荷(TMB), PD-L1免疫组织化学(IHC),肿瘤微环境及肿瘤炎症。目前免疫治疗组织检测主要方式是PD-L1 IHC,TMB及MSI-High检测。

  ▍PD-L1 IHC检测

  虽然PD-L1作为免疫治疗疗效预测标志物仍存在争议,不同平台PD-L1 IHC检测表达水平一致性欠佳,但 Keith M. Kerr 教授认为PD-L1 IHC检测不会消失。从现状来看,PD-L1 IHC是一个实用的评估方法,并相对简单快速便宜。对于临界值(1%、25%、50%或>75%)的临界点选择还有待进一步的探讨,报告肿瘤阳性表达率(TPS)也十分重要。

  PD-L1 IHC检测到底需要多少肿瘤细胞呢?Keith M. Kerr 教授结合2019年JTO发表的一项研究指出在PD-L1 IHC检测中至少要有100个肿瘤细胞,肿瘤细胞过少肿瘤异质性的问题就难以避免。   基于细胞学的PD-L1 IHC检测已在临床试验中得到验证,并将应用在临床实践中。有研究已证实基于细胞学和配对手术标本的PD-L1 IHC检测结果具有较好的一致性。

  ▍TMB的应用

  TMB是肿瘤新抗原性的一个粗略预测因子,肿瘤中的基因突变可以编码新的蛋白作为新抗原,它们是克隆的,而不是亚克隆的并且能够将产生的新抗原提呈给MHC分子,这些也决定了TMB的免疫原性。

  TMB的检测目前也存在争议。Keith M. Kerr 教授提出了以下几个方面的问题:

  (1)TMB的标准是什么,怎样定义突变,什么是“高TMB”等概念还没有达成共识。

  (2)不同的方法学差异,统计学的假设方式及数据处理会产生不同的判读结果。

  (3)基因组筛查的数量该如何确定?

  (4)检测技术方面的挑战,如如何获得肺癌组织标本,检测时DNA的投入量,选取血液还是组织标本等。

  这就需要更多的努力去优化这一过程。同时,我们需要对TMB的概念进行优化和完善,Keith M. Kerr 教授提出了几个值得深思的问题,比如肿瘤细胞的特定基因的改变是否预示着肿瘤对免疫系统的更大(或更小)的“可见性”,它们是否参与DNA修复、保持基因组的稳定性或完整性、抗原处理和表达,或更有可能产生免疫原蛋白,而且MHC编码基因杂合性的丧失也可为免疫治疗提供有用的信息。此外,TMB是一个连续变量,因此创建高和低这种二分类法可能忽略了不同级别的相对生物学意义。

  除了TMB,Keith M. Kerr 教授也介绍了其他更够预测免疫治疗疗效的标志物,如肿瘤中含有POLE 突变、错配修复基因(MMR)缺陷、微卫星不稳定(MSI)、NSCLC中存在KRAS、TP53突变及吸烟状态等。2019 JTO的一项报道也发现接受免疫治疗的NSCLC患者中,存在KRAS、STK11共突变,NLR大于4,LDH超过正常值上限的患者更容易发生加速进展。

  肿瘤炎症与肿瘤微环境

  肿瘤炎症的评估可以在一定程度上预测免疫治疗的有效性。在肺癌中,肿瘤炎症评估主要通过检测免疫基因特征表达,即利用新鲜或冰冻肿瘤组织检测免疫相关基因的mRNA水平。目前相关研究如图所示。

  肿瘤炎症形态学评估的方法倾向于关注免疫细胞浸润的存在和位置,在其他肿瘤中应用较多,在肺癌的应用中还存在很大的问题待解决。

  另外,Keith M. Kerr 教授指出,目前免疫疗法组织检测的三种主要方式,TMB、PD-L1及炎症相关基因表达检测(GES)三者的检测结果并非是一致的。

  而且,目前很少有标志物联合或不同标志物间直接比较的研究报道。当然,肿瘤微环境中也存在其他的免疫治疗标志物如:

  (1)免疫浸润细胞组分(巨噬细胞亚群、CD3、MDSC等);

  (2)表达激活其他免疫检查点(TIM3及LAG3);

  (3)肿瘤微环境中的可溶性因子(细胞因子,IDO);

  (4)缺氧及肿瘤新生血管。

  最后,Keith M. Kerr 教授总结到,免疫效应标志物的应用中,单一的标志物不会提供“完美”的解决方案,生物标志物的组合更有可能提供更好的治疗效果预测,通过补充诊断或辅助诊断从而制定更合理可靠的治疗策略。

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