在今年的ASCO年会中,设置了免疫治疗专场,遴选9项优秀研究进行口头报告。 《中国医学论坛报》编辑邀请中山大学附属肿瘤医院生物治疗中心张晓实教授,针对其中的亮点研究进行点评,分享其对于“2017年美国临床肿瘤学会年会”免疫治疗的“特别关注”。 张晓实教授在大会现场 以程序性死亡受体-1(PD-1)/程序性死亡受体配体1(PD-L1)抗体的为代表的靶向免疫治疗对30多种实体瘤有效,但平均有效率仅20%,由此,提高靶向免疫治疗有效性势在必行。 肿瘤细胞在与机体抗肿瘤免疫应答相互斗争中发展壮大,说明肿瘤细胞已经能战胜免疫系统,这种现象称为免疫逃逸。肿瘤免疫逃逸的方式有多种,常见的方式包括:
不难看出,调节免疫微环境是一种改善免疫治疗疗效的重要手段。 肿瘤微环境指肿瘤在其发生发展过程中所处的内环境,由肿瘤细胞本身、间质细胞、微血管、微淋巴管、组织液、众多细胞因子及浸润的免疫细胞等共同构成。 肿瘤免疫微环境中不仅存在能杀伤肿瘤细胞的细胞毒性T淋巴细胞(CTL),还存在多种具有免疫抑制功能的免疫细胞,如肿瘤浸润树突细胞、调节性T细胞、髓系衍生抑制性细胞以及肿瘤相关巨噬细胞等(图)。上述免疫抑制性细胞的名称繁多,却具有类似的免疫抑制机制。 图 肿瘤免疫微环境示意图 (注:Tumor,肿瘤;CTL,细胞毒性T淋巴细胞;MDSC,髓系衍生的抑制细胞;DC,树突细胞;MФ,巨噬细胞;Treg,调节性T细胞;IDO,吲哚胺-2,3-双加氧酶;Arginase,精氨酸酶;A2aR,腺苷受体A2a;Adenosine,腺苷) 在肿瘤微环境中,肿瘤细胞和肿瘤间质细胞通过多种途径抑制CTL功能。
因此,干扰上述免疫抑制因子的表达和功能有可能重塑免疫微环境,改善PD-1/PD-L1抗体的抗肿瘤免疫应答。 IDO是人体肝外色氨酸代谢限速酶。在肿瘤微环境中,IDO消耗色氨酸,产生犬尿氨酸等代谢产物。缺乏色氨酸和(或)存在犬尿氨酸时T细胞增殖被抑制,T细胞活性降低甚至凋亡。 IDO抑制剂单药无明确的抑瘤效果,但IDO抑制剂能增敏PD-1抗体。例如,PD-1抗体Nivolumab一线治疗晚期皮肤黑色素瘤的有效率为40%,二线治疗的有效率为30%。 小样本ECHO-204研究显示IDO抑制剂 epacadostat联合nivolumab治疗晚期黑色素瘤有效率高达75%,疾病控制率为100%,而epacadostat单药的疾病控制率为64%,主要表现为肿瘤稳定(2017 ASCO摘要3003,简称摘要3003,下同)。 肿瘤和肿瘤间质细胞释放的TGF-β具有广泛而强烈的免疫抑制效应和促瘤效应。双特异抗体M7824将PD-L1抗体与II型TGF-β受体胞外段融合,不仅阻断PD-L1信号,而且使微环境中游离TGF-β结合到M7824而不是结合到免疫细胞和肿瘤细胞,实现“隔离”TGF-β的效果。 在多线治疗失败的患者中,M7824单药使1例宫颈癌完全缓解,1例胰腺癌持久缩小。另有3例患者(宫颈癌、胰腺癌和类癌各1例)稳定。M7824的副作用包括天庖疮、结肠炎和胰酶升高,经过糖皮质激素治疗后缓解(摘要号3006)。 精氨酸是也T细胞增殖所必需的氨基酸。精氨酸酶不仅使肿瘤微环境缺乏精氨酸,而且将精氨酸代谢成为鸟氨酸,鸟氨酸继而转化成多氨,多氨是肿瘤细胞增殖的原料。口服精氨酸酶抑制剂CB-1158 50 mg到100 mg 无剂量限制性毒性,能抑制90%以上的精氨酸酶活性,升高血浆精氨酸浓度2~4倍,为进一步临床研究提供了基础(摘要号 3005)。 肿瘤血管发育不完善,肿瘤细胞常常处于慢性和急性缺氧状态。缺氧时细胞增殖和代谢活动降低,细胞内ATP释放到细胞外,导致腺苷在细胞外间隙大量堆积。腺苷受体亚型有A1、A2a、A2b和A3共4种。 一方面,细胞外腺苷通过其受体产生免疫抑制效应。腺苷信号不仅直接抑制T细胞受体信号,抑制效应性T细胞表达干扰素。腺苷信号还诱导耐受性树突细胞表型和增加调节性T细胞数量,间接强化免疫抑制。 另一方面,腺苷信号促进肿瘤细胞增殖、生存、血管生成和转移。腺苷受体A2a抑制剂CPI-444无明显毒性,PD-1/PD-L1抗体无效的18例非小细胞肺癌和6例肾细胞癌患者接受CPI-444治疗后疾病控制率为分别43%和100%(摘要号 3004)。目前尚不清楚CPI-444能否增敏PD-1/PD-L1抗体。 综上所述,免疫微环境调节剂单药可能无明显的抑瘤价值,但能增敏PD-1/PD-L1抗体,免疫微环境调节剂联合靶向免疫治疗是近期的主要发展方向之一。类似的免疫微环境调节剂还有贝伐单抗、阿西替尼、卡博替尼等以抗血管生成为主的多靶点药物、溶瘤病毒等。 需要注意的是,肿瘤免疫微环境处于动态变化中,可能存在瘤种和患者个体差异。例如,IDO抑制剂联合PD-1抗体显著提高非小细胞肺癌、头颈鳞癌、膀胱癌、肾细胞癌和黑色素瘤的有效率,但未能明显提高卵巢癌和三阴乳腺癌的有效率。 因此,需要寻找预测疗效的标志物来帮助选择免疫微环境调节剂。
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