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免疫治疗引领了晚期NSCLC治疗的重大变革，探寻最佳的免疫疗效预测标志物一直是免疫治疗的重要研究课题。既往的研究提示，在NSCLC患者中，肿瘤突变负荷（TMB）与患者接受免疫治疗的疗效相关。近日，《JCO》杂志发表来自纪念斯隆卡特琳癌症中心的数据，探索采用靶向NGS测序检测患者的TMB及基因突变谱，来预测免疫治疗的疗效。 背景 免疫检查点抑制剂的应用引领了晚期肿瘤治疗的重大变革，如晚期NSCLC。然而，在不加选择的人群中，免疫检查点抑制剂治疗的有效率较低，因此，非常有必要开发一个临床实用的检测方法，筛选免疫治疗的优势人群。目前，被FDA批准的免疫检查点抑制剂的疗效预测标志物为错配修复缺陷，以及NSCLC患者中PD-L1的表达。在免疫检查点抑制剂治疗NSCLC的临床研究中，大多数研究均观察到PD-L1表达与更好的疗效相关，然而PD-L1表达并不是一个完美的预测标志物。既往的研究显示，在黑色素瘤，膀胱癌，NSCLC和错配修复缺陷的肿瘤中，肿瘤突变负荷（TMB）与患者接受免疫治疗的疗效相关。然而，既往的研究多采用全外显子测序（WES）来定量TMB，但目前在临床实践中，WES并不实用。近年来，靶向NGS测序逐步走向临床，由纪念斯隆卡特琳癌症中心（MSKCC）开发的基于杂交捕获的NGS检测（MSK-IMPACT）目前已经检测了上万例的癌症标本。 本研究假设，采用靶向NGS测序来计算患者的TMB，可以预测NSCLC患者免疫治疗的疗效。为验证这一假设，我们采用靶向NGS检测了240例接受抗PD-1或PD-L1单抗治疗的NSCLC患者。其中，部分患者同时接受了WES，以探索两种方法计算的TMB直接的相关性。此外，研究同时分析了患者的其他分子特征，如拷贝数变化，特定基因的变异与免疫治疗疗效的相关性，以及TMB与PD-L1表达的关系。 方法 研究入组了2011年4月至2017年1月在MSKCC接受抗PD-1或PD-L1单抗（可联合CTLA-4单抗治疗）的NSCLC患者，采用RECIST 1.1标准平均疗效。同时根据患者的疗效分为持续临床获益组（durable clinical benefit，DCB：包括CR，PR和SD>6个月的患者）；无持续获益组（NDB：包括SD⩽6个月和PD的患者）。所有入组的患者均接受了MSK-IMPACT测序：其中，56例患者检测了341个癌症相关基因；164例患者检测了410个癌症相关基因；20例患者检测了468个癌症相关基因。49例患者同时接受了MSK-IMPACT测序和WES测序。86例患者的肿瘤组织标本可以进行PD-L1表达检测，分别采用22C3（n=24），28-8（n=10）和E1L3N（n=50）抗体检测肿瘤细胞膜上PD-L1的表达。 结果 1. 突变负荷和体细胞分子特征与免疫治疗疗效的关系 自2011年起，共759例NSCLC患者接受了抗PD-1或PD-L1单抗单药或联合CTLA-4单抗治疗，其中398例（52%）患者接受了MSK-IMPACT测序。在测序的患者中，240例患者可进行疗效评估（占总体治疗人群的32%，占测序人群的60%），并纳入最终分析。对比总体治疗人群可分析人群的基线特征，没有统计学差异。240例患者中，共49例（20%）患者取得CR或PR，69例（29%）患者属于持续临床获益人群，患者的中位TMB为7.4SNVs/Mb（范围：0.8-91.8 SNVs/Mb）。 为探索靶向NGS测序是否可以准确计算TMB，研究者比较了采用MSK-IMPACT和WES两种方法计算的TMB，结果显示，49例同时接受两种方法检测的患者，计算的TMB高度相关（rs=0.86；P<0.001，见下图1A）。采用靶向NGS测序数据来分析，DCB组患者的TMB显著高于NDB组（中位TMB分别为8.5 vs 6.6 SNVs/Mb；P=0.0062）；CR/PR vs SD vs PD患者的TMB亦存在显著差异，中位TMB分别为8.5 vs 6.6 vs 6.6 SNVs/Mb；P=0.0151，如下图1B。 图1A. 靶向NGS测序和WES测序检测到的TMB的相关性；1B. 不同疗效组患者TMB的比较 采用不同的TMB cut-off值对患者进行分组，评估其与疗效的关系，结果显示，当采用4分位法分组时，随着TMB的增高，患者的DCB和PFS更优，如下图1C和1D。此外，TMB高于总体人群中位数的患者，DCB率和PFS均显著更优，DCB率分别为38.6% vs 25.1%；P=0.009；PFS HR=1.38；P=0.024。然而，单独分析本研究中心未接受免疫治疗的患者，TMB与患者的预后呈负相关。此外，研究者进一步分析了患者拷贝数变异的基因频率（FGA）与免疫治疗疗效的关系，结果显示，DCB组的患者，FGA最低；而NDB组的患者FGA最高，中位FGA高于未接受免疫治疗的患者（中位FGA分别为0.16 vs 0.11；P=0.007），见下图1E。虽然FGA与免疫治疗的疗效呈负相关，然而FGA与TMB却呈中等程度的正相关。 图 1C. TMB与DCB率的关系；图1D. TMB与PFS的关系；图1E. FGA与DCB率的关系 2. 基因变异与免疫治疗疗效的关系 研究者进一步分析了单个基因的变异与免疫治疗疗效的关系。首先分析了NSCLC常见驱动基因的突变与免疫治疗疗效的关系，KRAS突变最常见（n=83）， KRAS突变人群的DCB率与总体人群相当（36%，见图2）。EGFR突变人群中，DCB率减低，为7%。在DCB组患者中，EGFR突变率显著低于未接受免疫治疗的对照人群（P=0.013）。在NDB组患者中，STK11的突变率显著高于未接受免疫治疗的对照人群（P=0.007）。研究提示，MDM2/MDM4基因扩增与免疫治疗的超进展有关，在本研究队列中，共8例患者检测到MDM2/MDM4基因扩增，与总体人群相比，这8例患者的PFS无显著差异（P=0.44）。 图2. NSCLC中常见的基因突变与免疫治疗疗效的关系 3. PD-L1表达与TMB的关系 共84例患者进行了PD-L1表达检测，其中43例（51%）患者PD-L1表达>=1%。与既往的研究结果相似，PD-L1表达与更好的PFS相关，PD-L1表达0% vs >=1%；HR=0.526；P=0.011。PD-L1表达与TMB无相关性（P=0.08），见图3A；PD-L1表达与FGA也无相关性，见图3B。将PD-L1和TMB分别作为连续型变量进行分析，两者中预测患者DCB上有相似的预测效能，TMB AUC为0.601；PD-L1 AUC为0.646，见下图3C。综合分析两者，TMB大于总体人群中位数以及PD-L1表达>=1%的患者，DCB率大于50%，然而仅满足其中1条的患者，DCB率更低，见下图3D。研究者同时分析了单个基因的变异与PD-L1表达的关系，根据PD-L1表达水平（⩾1% vs <1%）对患者进行分层，在PD-L1阴性的患者中，SKT11是突变率最高的基因。 图3A. PD-L1表达与TMB的相关性；3B. PD-L1表达与FGA的相关性；3C. TMB和PD-L1表达用于免疫治疗疗效预测的效能；3D. TMB和PD-L1不同分类患者，免疫治疗的疗效 结论和讨论 目前，免疫治疗已成为晚期NSCLC治疗的重要手段，本研究采用靶向NGS测序，检测患者的分子突变谱，发现最有可能从免疫治疗中获益的患者。结果显示，TMB可以预测患者的免疫治疗疗效，其预测作用不受PD-L1表达影响；结合分析患者的其他分子特征，有望更好的预测患者的治疗疗效。基于本研究的思路，未来，整合患者DNA测序，转录组，蛋白表达谱，T细胞受体多态性及其他可能因素等，有望实现精准免疫治疗。 Molecular Determinants of Response to Anti–Programmed Cell Death (PD)-1 and Anti–Programmed Death-Ligand (PD-L)-Ligand 1 Blockade in Patients With Non–Small-Cell Lung Cancer Profiled With Targeted Next-Generation Sequencing. Published at jco.org on January 16, 2018. 28个肿瘤相关临床试验招募患者 点击下方图片即可查看详情 |
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