來源:醫(yī)學論壇網(wǎng)
自2014年9月FDA加速批準第一個PD-1免疫檢查點抑制劑用于二線治療黑色素瘤以來,至今已有5個PD-1/PD-L1抑制劑(帕博利珠單抗、納武利尤單抗、阿特珠單抗、Avelumab和Durvlumab),共獲批用于非小細胞肺癌、尿路上皮癌等12種實體瘤和所有微衛(wèi)星高不穩(wěn)定性(MSI-H)實體瘤的二/三線甚至一線治療。免疫治療已成為繼靶向治療后,腫瘤治療領(lǐng)域的重要進展。特別是對于沒有靶向驅(qū)動基因變異及治療靶點的患者,免疫治療的出現(xiàn)給他們帶來了新的希望。同時,臨床研究表明,腫瘤患者一旦響應(yīng)免疫治療,往往能帶來長期的獲益,甚至是疾病的完全緩解。
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然而,目前仍然沒有一種非常有效的單一針對PD-1/PD-L1抑制劑療效預(yù)測的分子標志物。 FDA批準用于指導免疫治療患者篩查的biomarker中, PD-L1表達陽性患者的免疫治療有效率仍然很低(除淋巴瘤外,客觀緩解率ORR介于10%~40%)。
對于MSI-H實體瘤而言,PD-1/PD-L1抑制劑治療的有效率達到53%,但由于除子宮內(nèi)膜癌、胃腺癌和結(jié)直腸癌外,MSI-H實體瘤尤其是晚期實體瘤,占所有實體瘤中比例較低,獲益的患者有限。
不同早期和晚期實體瘤的MSI-H患者比例
同時,研究表明腫瘤突變負荷(TMB)是一種預(yù)測PD-1/PD-L1抑制劑治療的重要標志物,然而高TMB(TMB-H)患者的客觀緩解率也僅有約30%。TMB聯(lián)合PD-L1預(yù)測PD-1/PD-L1抑制劑效果也并不理想(ORR介于20%-75%)。
TMB-H和PD-L1 High非小細胞肺癌的PD-1抑制劑有效率
PD-L1蛋白表達反映的是腫瘤組織中潛在的PD-1/PD-L1藥物作用靶點,而MSI-H和TMB-H一定程度上能反映患者腫瘤新抗原的數(shù)量。為什么PD-L1表達陽性和TMB-H的患者響應(yīng)PD-1/PD-L1抑制劑仍不理想呢?研究發(fā)現(xiàn)其中部分原因可能和腫瘤的免疫微環(huán)境有關(guān),當中最重要的是腫瘤浸潤淋巴細胞(TILs)的狀態(tài)相關(guān),只有在有浸潤淋巴細胞存在的情況下,新抗原才能體現(xiàn)出免疫原性。
“冷腫瘤”、“熱腫瘤”與腫瘤的免疫分型
有研究根據(jù)TILs的存在與否,將腫瘤分為所謂的“冷腫瘤”和“熱腫瘤”,簡而言之,熱腫瘤是有浸潤淋巴細胞的腫瘤,而冷腫瘤則相反?!盁帷焙汀袄洹狈从车氖悄[瘤是否有免疫原性。
同時通過PD-L1表達和TILs這兩個標志物,將實體瘤分為4種類型(腫瘤免疫浸潤分型,TMIT),分別為TMIT I~IV。其中以CD8A mRNA表達和CYT1(GZMA、PRF1mRNA表達)反映TILs。
實體瘤的免疫分型
顯而易見,冷腫瘤的PD-1/PD-L1抑制劑的有效率可能較低(TMIT II和IV型),而熱腫瘤中PD-L1高表達的腫瘤(TMIT I型)更有可能響應(yīng)PD-1/PD-L1治療,同時TMIT I型的患者可能有更多的腫瘤新抗原。
對14種實體瘤的分析表明,同一種腫瘤的4種分型的比例不相同,不同腫瘤的4種分型的比例也不一樣,如對于皮膚黑色素瘤(SKCM),I~IV型的比例分別為37%、32%、3%和28%。
不同腫瘤的4種TMIT分型的比例
如果以腫瘤新抗原來對4種免疫分型的的PD-1/PD-L1抑制劑響應(yīng)情況進行分類,會發(fā)現(xiàn)14種腫瘤中有8種(肺鱗癌、肺腺癌、膀胱癌、乳腺癌、宮頸癌、結(jié)直腸癌、胃癌和皮膚黑色素瘤)的I型與新抗原增加相關(guān),因此以上類型的腫瘤的TMIT I型更可能從抗PD-1/PD-L1治療中獲益,并從側(cè)面證實了TMIT分型的有效性。
通過TILs和PD-L1進行分型的思路也經(jīng)過了伊匹單抗(anti-CTLA4)治療黑色素瘤的驗證,CD8 IHC陽性和PD-L1陽性的患者響應(yīng)治療的情況更好。
冷/熱腫瘤的轉(zhuǎn)換:腫瘤免疫微環(huán)境的動態(tài)變化
然而,TMIT I型不同患者中,TILs的細胞類型和功能狀態(tài)并不相同。同一患者不同時間TILs也并不是一成不變的,TILs的mRNA和蛋白表達會受疾病治療等的影響,腫瘤免疫微環(huán)境的異質(zhì)性影響了不同患者對免疫治療的響應(yīng)。
研究分析TILs不同類型細胞對免疫治療的影響,CD3 和CD8 TILs與非小細胞肺癌、黑色素瘤等實體瘤更好的臨床獲益相關(guān),然而只有CD8是一個獨立的預(yù)后因素。而FOXP3 調(diào)節(jié)性T細胞等與免疫獲益負相關(guān)。臨床研究證實PD-L1表達陽性的TILs響應(yīng)阿特珠單抗治療。
有研究發(fā)現(xiàn),T細胞的受體中免疫檢查點抑制、T細胞primed、炎癥反應(yīng)等相關(guān)基因的表達,T細胞受體克隆性等也與免疫獲益相關(guān)。
同時,TILs細胞類型、T細胞受體的克隆變化、腫瘤放化療后的新抗原變化等都能反映免疫微環(huán)境動態(tài)變化的一部分,這些都能反映腫瘤對免疫治療的響應(yīng)。
免疫治療非響應(yīng)者可轉(zhuǎn)化為響應(yīng)者
免疫微環(huán)境的變化,可能會使原本并不響應(yīng)免疫治療的患者,變?yōu)轫憫?yīng)治療。而如何篩選這類患者,或者如何改變免疫微環(huán)境使之響應(yīng)免疫治療,是擴展免疫治療應(yīng)用范圍、并提高免疫治療有效率的免疫治療研究的重要方向。
聯(lián)合治療:免疫治療在一線治療中的應(yīng)用
多個研究表明放化療后,腫瘤會產(chǎn)生更多的突變以及腫瘤新抗原;經(jīng)伊匹單抗治療耐藥后,TILs增多(CD8、CD4表達上升)的腫瘤更容易響應(yīng)抗PD-1/PD-L1治療。
該發(fā)現(xiàn)可以解釋此前免疫治療在多種實體瘤中的二線/三線治療中的效果較好,即多線治療后,可能會有部分“冷”腫瘤轉(zhuǎn)化為了“熱”腫瘤。然而,免疫治療能否替代放化療等的一線治療呢?免疫治療聯(lián)合其他療法成為腫瘤一線治療研究的重要手段。
目前免疫治療聯(lián)合化療和多個免疫抑制劑聯(lián)合治療(如納武利尤單抗聯(lián)合伊匹單抗)正在進行多個臨床試驗。如Keynote189試驗已證實了帕博利珠單抗聯(lián)合培美曲塞 卡鉑/順鉑,相比安慰劑 培美曲塞和卡鉑/順鉑,在未治轉(zhuǎn)移性非鱗非小細胞肺癌中,無論是PFS還是OS,均有極大的提升(12個月OS率69.2% vs 49.4%;中位PFS8.8個月 vs 4.9個月)。
帕博利珠單抗聯(lián)合化療的OS和PFS好于化療
同時Keynote189的結(jié)果還表明,PD-L1表達<1%的分組,免疫聯(lián)合化療的OS和PFS也好于化療,雖然PD-L1強陽性的患者獲益最高。值得注意的是,另一個IMpower150試驗中,基于PD-L1、CXCL9和IFNγ等免疫相關(guān)基因表達的分型,對阿特珠單抗治療的預(yù)測效果最好,這顯示免疫微環(huán)境的相關(guān)基因同樣可以指導免疫聯(lián)合治療。
分子標志物的開發(fā)
基于蛋白表達(免疫組化等檢測)、mRNA表達(RNA-seq等檢測)等多組學的免疫微環(huán)境相關(guān)的分子標志物已經(jīng)在進行研究,如基于CD8A mRNA表達或CD8免疫組化的TILs水平聯(lián)合PD-L1蛋白表達水平可更好地篩選響應(yīng)免疫治療的患者。
IFNγ等炎癥反應(yīng)相關(guān)基因、PD-1、PD-L1、PD-L2等免疫檢查點相關(guān)基因、GZMB等T細胞primed相關(guān)基因的表達也開始在多個臨床研究中,預(yù)測抗PD-1/PD-L1治療的有效性。
由于免疫微環(huán)境的動態(tài)變化,如果能在治療過程中,連續(xù)監(jiān)測免疫微環(huán)境相關(guān)的分子標志物,可能對于免疫治療耐藥以及假性進展等有指導作用。如在阿特珠單抗的一個I期臨床試驗中,在血漿中發(fā)現(xiàn)了IL-18、ITAC和CD8 HLA-DR Ki67 T細胞的上升。另外,血漿CD8 PD-1 T細胞表達也是一個潛在的非小細胞肺癌抗PD-1治療的分子標志物。
目前基本所有的免疫治療分子標志物都是在治療前進行療效預(yù)測,如果能像靶向用藥監(jiān)測一樣,在免疫抑制劑治療過程中進行無創(chuàng)檢測和監(jiān)控,其前景將會非常廣闊。
- 參考文獻
[1].George Cyriac, Leena Gandhi. Emerging biomarkers for immune checkpoint inhibition in lung cancer. Semin Cancer Biol. 2018 May 19. pii: S1044-579X(17)30250-X.
[2].L. Gandhi, et al. Pembrolizumab plus Chemotherapy in Metastatic Non–Small-Cell Lung Cancer. N Engl J Med. 2018 May 31;378(22):2078-2092.
[3].W. Joost Lesterhuis, et al. Dynamic versus static biomarkers in cancer immune checkpoint blockade: unravelling complexity. Nat Rev Drug Discov. 2017 Apr;16(4):264-272
[4].Dung T. Le, et al. Mismatch-repair deficiency predicts response of solid tumors to PD-1 blockade. Science. 2017 Jul 28; 357(6349): 409–413.
[5].Carbone DP, et al. First-Line Nivolumab in Stage IV or Recurrent Non-Small-Cell Lung Cancer. N Engl J Med. 2017 Jun 22;376(25):2415-2426.
[6].Yu-Pei Chen, et al. Genomic Analysis of Tumor Microenvironment Immune Types across 14 Solid Cancer Types: Immunotherapeutic Implications. Theranostics. 2017; 7(14): 3585–3594.
[7].Galon J, et al. Towards the introduction of the 'Immunoscore' in the classification of malignant tumours. J Pathol. 2014 Jan;232(2):199-209.
[8].Paul C. Tumeh, PD-1 blockade induces responses by inhibiting adaptive immune resistance. Nature. 2014 Nov 27;515(7528):568-71.
[9].Kathleen M. Mahoney, Combination cancer immunotherapy and new immunomodulatory targets. Nat Rev Drug Discov. 2015 Aug;14(8):561-84.
[10].Pei-Ling Chen, Analysis of Immune Signatures in Longitudinal Tumor Samples Yields Insight into Biomarkers of Response and Mechanisms of Resistance to Immune Checkpoint Blockade. Cancer Discov. 2016 Aug;6(8):827-37.