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精准医疗时代背景下分子标志物的演进之路--免疫治疗篇

2018-04-30  贺玖明

      近年来的肿瘤基础和临床研究进行的如火如荼,新的抗肿瘤药物上市速度越来越快。面对众病之王,我们已经跨过了拼刺刀的时代,开始装备了很多重装兵器,历史上我们从没有像今天这样离彻底征服肿瘤的目标如此近。


这些成果的取得离不开精准医疗这个概念发挥的作用。概念提出之时,大家已经明白肿瘤驱动变异复杂,是一类高度异质性的疾病。以器官来源分类肿瘤类型已经不合时宜,更贴合实际情况的是根据肿瘤驱动突变类型来分类

随着EGFR,HER-2,ALK等靶向药物在临床上的成功应用,这种理念逐渐深入人心,也深刻改变了药企的药物研发策略。从试图用一种药物囊括某一癌种调整为依据不同驱动基因作为药物靶点分而治之,各个突破。临床试验的设计思路也相应调整为针对性的选择患者,避免阴性患者对药物有效性的干扰,以相对较小规模的队列就能得到有效的数据,使传统上药物研发的I,II,III期临床研究流程的界限逐渐模糊,大大加快了药物开发和审批进程[1, 2]


随之登上精准治疗舞台的当属免疫治疗类药物,以PD-1药物为代表的免疫治疗颠覆了人们对肿瘤免疫的理解,构建了新的肿瘤治疗模式。结合靶向治疗模式下精准诊断的经验,在使用免疫治疗药物之初,大家就不约而同的将工作的重点迅速转到寻找简单有效的标志物的工作上来。事实上,这方面的工作也取得了不错的进展,其中PD-L1的表达水平TMBMSI已经被批准用于PD-1类药物疗效的预测。


PD-1类药物的生物标记物之PD-1的表达水平


PD-1类药物有明确的作用靶点,将肿瘤细胞上表达的PD-L1水平作为标志物在理论上顺理成章。以PD-L1为标志物进行临床试验,市场上的两个制药巨头默沙东(MSD)和百时美施贵宝(BMS)也出现了很多相爱相杀的故事。MSD在进行临床试验时对入组患者选择比较谨慎,Keynote 024临床试验将K药用于PD-L1高表达的NSCLC患者(> 50%)的一线治疗,结果优于化疗,被FDA批准用于不含靶向药物靶点的PD-L1高表达的NSCLC患者的一线治疗[3]。而BMS设计的checkmate 026临床试验以PD-L1 > 5%作为评价标准,结果显示O药在一线治疗中与化疗相比没有优势,试验失败[4],随之两家公司的市值发生了近400亿美元的乾坤大挪移。


CheckMate-026 Keynote-024入组标准比较


虽然FDA批准了PD-L1 > 50%作为NSCLC病人使用K药的前提,甚至批准了针对PD-L1检测的几个伴随诊断和补充诊断,但PD-L1作为标志物并没有看上去那么美好。以PD-L1为标志物的一个突出问题是客观反映率(ORR)不高,几个临床试验的结果表明在40%-50%左右,体现在临床上的结果就是有相当一部分PD-L1检测为阳性的患者对药物并不敏感,与靶向药物阳性患者动辄80%的ORR相比,这显然不是一个理想的标志物,这也暴露出我们目前对肿瘤免疫的机制并没有理解透彻。

CheckMate-026Keynote-024研究终点与样本量比较



PD-1药物的生物标记物之微卫星不稳定性(MSI)

  

PD-1药物的另外一个相对成熟的标志物是微卫星不稳定(MSI)。免疫治疗药物的作用机制是重新激活被肿瘤细胞抑制的免疫系统,利用自身免疫细胞识别和消灭肿瘤细胞。而MSI阳性肿瘤病人体内的错配修复基因存在异常,在细胞复制分裂过程中积累了大量突变,出现大量异常抗原,更容易被淋巴细胞激活。当我们以一种事后诸葛亮的姿势分析这个问题的时候,会觉得这个推理过程非常合理,也很严谨。实际上在临床上第一次发现药物敏感性患者存在MSI现象的时候确是意外惊喜。正是基于此发现,MSD迅速招募了MSI阳性,不限癌种的患者进行临床试验,这也促使FDA批准K药成为一种广谱抗肿瘤药物,用于治疗不限癌种MSI阳性的肿瘤患者[4]




PD-1药物的生物标记物之肿瘤突变负荷(TMB)


与MSI关系比较近的一个标志物是肿瘤突变负荷(TMB),MSI可以作为TMB的一个子集[5]。造成TMB的原因不止有自身的错配修复基因变化,外界的一些因素如紫外线,抽烟等也能造成自身细胞突变负荷升高,引发肿瘤,它可以作为体现肿瘤细胞异化程度的一个简单粗暴的指标。


有了在MSI研究的经验积累,TMB用来指导PD-1药物的疗效,在理论上就可以讲得通了。事实上BMS也对前面提到的checkmate 026的结果进行了回顾性分析,用TMB高低作为评价指标分析O药的疗效,发现能够指导PD-1的疗效,在与MSD的竞争中扳回一城[6]。已经有很多前瞻性临床试验使用TMB作为入组标准,最近报道的checkmate 227试验结果表明,TMB能够指导O药+ 伊匹单抗的药物疗效。

当然现有阶段将TMB用作PD-1药物的标志物也存在很多不足。虽然很多临床试验都证实了TMB的指导作用,2017年批准的两个基于NGS的基因检测panel也提供了TMB的检测流程,但不同检测方法以及对于不同药物的标准仍不统一,仍需要后期证据的持续积累。

小 结


PD-L1、TMB、MSI作为免疫治疗药物的标志物,它们在灵敏度和特异性方面仍存在不足,但是在没有像针对靶向药物敏感性那么明确的检测靶标情况下,也不失为可以接受的选择。而随着基础研究的进展,越来越多的证据表明PD-1的疗效与肿瘤微环境密切相关,免疫细胞的浸润,抗原呈递系统是否完备,血管生成情况都能影响PD-1药物的疗效。我们现有的这种从靶向药物应用获得的依靠单一标志物作为评估标准的思路也可能需要随之改变,除了分析DNA水平上的变化之外,需要更多的涉及基因表达水平,甚至从蛋白质水平来分析新抗原的产生情况来综合评估免疫治疗药物的有效性。


知识点汇总

(1)PD-1/PD-L1免疫抑制剂的抗肿瘤原理:

一句话总结整张图:肿瘤细胞击败T细胞

图文解释:下面T细胞,“人体卫士”之称,可以识别人体的肿瘤细胞并进行杀伤攻击。上面是肿瘤细胞,异常狡猾,他看到T细胞上有个蛋白PD-1,然后肿瘤细胞便伸出一个PD-L1蛋白(PD-1的配体),随即PD-1和PD-L1结合,便提供了抑制性信号,诱导T细胞凋亡、抑制T细胞的活化和增值。

随之,越来越多的T细胞被肿瘤细胞“俘获”而失去了活性,所以人体的免疫力也越来越低,这也是为什么肿瘤患者的免疫力会低于正常人、并且没有进行及时的抗肿瘤治疗的情况下肿瘤增长迅速的原因。

一句话总结整张图:PD-1和PD-L1免疫抑制剂的出现,T细胞获救

图文解释:与T细胞的PD-1蛋白结合的是PD-1抑制剂,与肿瘤细胞的PD-L1蛋白结合的是PD-L1抑制剂。这样的结合方式,使原本被肿瘤细胞绑架的T细胞,重获自由,于是又可以拿起武器重新识别肿瘤细胞并进行攻击杀伤了。

PD-1/PD-L1免疫抑制剂的作用就是阻断肿瘤细胞和T细胞结合,使人体卫士T细胞能正常发挥在人体内的作用,持续识别出人体的肿瘤细胞并进行清除。


(2)微卫星不稳定性MSI

Microsatellites是指分布在人类基因里的简单重复序列,包含单核苷酸,双核苷酸,或高位核苷酸的重复(小于10个),如n个(A)的重复或n个(CA)的重复。重复次数为10-50次。微卫星容易发生基因突变。

 

MMR系统负责监督和纠正微卫星中产生的错误,具有高度保守性。MLH1,MSH2,MSH3,MSH6,PMS2是该系统中主要的蛋白,形成异二聚体相互作用。检测到错配时,MSH2与MSH6或MSH3相结合,MLH1与PMS2,PMS1或MLH3相结合。MMR系统出现缺陷会导致微卫星积累突变导致DNA错误,形成微卫星不稳定性MSI。MMR与MSI高度一致,一般认为MSI-H等同于dMMR。


(3)肿瘤突变负荷(TMB)

 肿瘤基因突变负荷(tumor mutational burden ,TMB)就是看看病人肿瘤组织中到底有多少个基因突变。肿瘤组织中突变的基因越多,就越有可能产生更多的异常的蛋白质;这些异常的蛋白质,就越有可能被免疫系统识破,从而激活人体的抗癌免疫反应,因此TMB越大,对肿瘤免疫治疗的疗效就越好。

 MSI和TMB的关系是这样的:MSI可以理解为TMB的一种子集、一个特例。几乎所有MSI高度不稳定的病人,TMB都是高的;但是反过来,TMB高的病人,并不一定都是MSI不稳定的,还有相当一部分病人是MSI稳定型的。


参 考 文 献


1.Prowell, T.M., M.R. Theoret, and R. Pazdur, Seamless Oncology-Drug Development. N Engl J Med, 2016. 374(21): p. 2001-3.

2.Andre, F., Developing Anticancer Drugs in Orphan Molecular Entities - A Paradigm under Construction. N Engl J Med, 2018. 378(8): p. 763-765.

3.Reck, M., et al., Pembrolizumab versus Chemotherapy for PD-L1-Positive Non-Small-Cell Lung Cancer. N Engl J Med, 2016. 375(19): p. 1823-1833.

4.Carbone, D.P., et al., First-Line Nivolumab in Stage IV or Recurrent Non-Small-Cell Lung Cancer. N Engl J Med, 2017. 376(25): p. 2415-2426.

5.Chalmers, Z.R., et al., Analysis of 100,000 human cancer genomes reveals the landscape of tumor mutational burden. Genome Med, 2017. 9(1): p. 34.

6.Peters S, C.B., Hellmann M D, Abstract CT082: Impact of tumor mutation burden on the efficacy of first-line nivolumab in stage iv or recurrent non-small cell lung cancer: An exploratory analysis of CheckMate 026. 2017.


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