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预测非小细胞肺癌患者免疫治疗结果的模型

抑制 PD1、PD-L1 或 CTLA-4 分子的免疫治疗剂已广泛用于临床实践,以治疗非小细胞肺癌或 NSCLC。大约 20% 至 50% 的晚期 NSCLC 患者对免疫治疗有强烈反应并显示出延长的生存期,但其余患者通常反应不佳。迫切需要确定可以预测哪些患者对治疗没有反应的生物标志物,以避免不必要的治疗并改为使用潜在的有益药物。

在患者肿瘤中测量的 PD-L1 表达是一种常见的生物标志物,通常用于确定应接受抗 PD1/PD-L1 治疗的患者。然而,几项研究表明,即使 PD-L1 低表达,患者也可能对这些药物有反应。其他类似的基于组织的生物标志物可能成本过高,或者需要足够质量和数量的组织,但供应可能有限。

在JNCI Cancer Spectrum 上发表的一篇新文章中,莫菲特癌症中心的研究人员描述了他们创建的预测模型,其中包括从计算机断层扫描图像计算的信息,可以识别可能对免疫疗法没有反应的患者。

Moffitt 研究团队没有分析常见的基于组织的生物标志物,例如蛋白质表达模式,而是评估了使用治疗前 CT 扫描的特征结合临床数据来识别与免疫治疗结果相关的标志物的潜力。

“基于图像的定量特征或放射组学反映了潜在的病理生理学和肿瘤异质性,并且比基于组织的生物标志物具有优势,因为它们可以使用标准医疗图像快速提取,并从整个肿瘤而不是一个小肿瘤中捕获数据。被活检和分析的肿瘤的一部分,”莫菲特癌症流行病学系副成员 Matthew Schabath 博士说。

研究人员分析了 180 名接受抗 PD1/PD-L1 联合或不联合抗 CTLA-4 治疗的 NSCLC 患者的临床特征和影像学特征。“我们的目标是创建一个简约的模型,被称为具有最少变量和最大预测能力的简单模型,”癌症生理学系高级成员兼主席 Bob Gillies 博士说。

他们发现,在考虑的 16 项临床特征中,血清白蛋白水平和患者转移部位的数量与总生存率显着相关。在 213 个放射组学特征中,灰度共生矩阵 (GLCM) 逆差与总生存率相关。统计分析和数据建模表明,这些特征是纳入模型的合适参数,导致根据免疫治疗后的死亡风险分为四组:低风险、中风险、高风险和极高风险。

研究人员在另外两个患者群体中验证了他们的模型,并确认极高风险组在免疫治疗后的总体生存率极低,三年总体生存率为 0%,而低风险组的三年总体生存率约 40%。他们还发现放射组学特征GLCM反向差异与参与肿瘤缺氧并调节肿瘤生长和转移的基因CAIX的表达有关,这为GLCM反向差异作为潜在生物标志物提供了生物学支持。考虑到组织中的缺氧或低氧对所有类型的癌症发展都有重要影响,这些结果表明 GLCM 逆差可能是患者对其他抗癌药物反应的一个可能的预测指标。

“这些结果表明,非常高风险的患者要么完全避免免疫疗法,要么使用可能会产生更好反应的前期联合治疗,”沙巴思说。“我们希望通过进一步研究,这个模型可以用来改变临床实践,让患者避免使用他们可能没有反应的药物。”

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