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NSCLC免疫治疗之预测标志物

2018-07-06  AndLib


PD-1/PD-L1 或者CTLA-4抗体疗效神奇,但并不是所有患者都能从抗体的疗效中获益,例如肺癌的整体获益患者比例不超过30%(Curr Opin Pharmacol. 2015 Aug;23:32-8.)。基于分子标志物检测的用药指导,能显著提高有效率。免疫药物作用机理复杂,基于单一指标的用药检测局限较大。目前公认的免疫检测标志物类型主要包括以下三类:肿瘤新生抗原(TMB、MSI、HLA等)、PD-L1表达和肿瘤浸润淋巴细胞(TIL,Tumor Infiltrating Lymphocyte)。而研究报导较多的主要是TMB和PD-L1。下面介绍两篇关于TMB和PD-L1的研究。


Genomic Features of Response to Combination Immunotherapy in Patients with Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer.   CANCER CELL,2018.05.14

研究背景

 肺癌患者应用免疫检查点抑制剂联合治疗具有良好的临床获益,但其疗效预测指标尚不清楚。 本研究分析了75例NSCLC IIIB和IV期(59例非鳞癌、16例鳞癌)接受Nivolumab(PD-1抑制剂)和Ipilimumab(CTLA-4抑制剂)联合阻断治疗的患者,重点研究两方面:鉴定免疫联合治疗疗效的预测性生物标志物(主要针对肿瘤突变负荷TMB和PD-L1);评估联合治疗的方法对于响应的频率(frequency)、深度(depth)和持续获益时间的提高程度。



结果


一、TMB(肿瘤突变负荷)与联合免疫治疗获益相关

Fig.1 TMB与联合免疫治疗获益之间的关系


  • 客观缓解(CR 或PR)和持续临床获益(DCB;缓解或稳定期>6个月)的患者分别相比未客观缓解(SD或PD)和未持续临床获益(NDB)的患者,TMB较高;(TMB 273 VS. 114mutations和TMB 210 VS.113mutations)(Fig.1a)横坐标是临床获益分组,纵坐标是TMB值大小。


  • TMB高(>median,158mutations)的患者ORR(51% VS.13%)、DCB率(64% VS.34%)和PFS均比TMB低的患者高;(Figb、c)横坐标是TMB高低分组,纵坐标是患者数目,图中不同颜色代表获益类型;


  • TMB与ORR和DCB之间有很强的相关性(Fig.1d);ROC曲线分析,横坐标代表特异性,纵坐标是灵敏度。


  • 使用TCGA数据库中NSCLC患者的TMB值的四分位数为标准(四种颜色线),对本研究的患者队列进行分组,发现各组间的PFS有显著差异;TMB值越高,PFS越长;(Fig1e)横坐标是治疗时间,纵坐标PFS比例,图中不同颜色代表TMB值大小分组。


二、TMB与临床获益率相关性最强,基于新抗原负荷与TMB值显著相关

Fig.2 TMB和计算得到的新抗原负荷之间的关系


  • TMB和计算得到的新抗原负荷高度相关(spearman ρ 0.92,P<0.0001)(Fig.2),TMB越高,肿瘤产生的neoantigen越多,肿瘤免疫原性越强;横坐标是TMB取log值,纵坐标是新抗原负荷预测值取log值,两者进行相关性分析;


  • 新抗原预测:使用Topiary软件,将突变DNA序列模拟转化成对应突变后蛋白质;通过NetMHCcons模拟预测突变蛋白与病人MHC  I型亲和性。结合亲和力IC50<500nM被认为候选新抗原,亲和力IC50<50nM被认定为强结合新抗原。


三、在疗效预测指标中,TMB与PD-L1表达是相互独立的两个预测因素

Fig. 3 TMB与多变量疗效之间的相关性


  • 在75人队列中的70名(93%)患者中,对TMB和肿瘤PD-L1表达不同临床疗效患者中(CR/PR,完全缓解/部分缓解;SD/PD,疾病稳定/进展)进行分析,发现PD-L1表达和TMB之间没有显著相关性(Fig.3a),为两个独立的临床疗效预测因子;横坐标是TMB值大小,纵坐标是PD-L1表达量高低,不同颜色点代表不同疗效的患者。


  • ROC曲线,在CR/PR患者中,多变量相关分析中加入PD-L1表达、组织学、吸烟状况等变量,分析结果显示,TMB与ORR和PFS独立相关;图3中实线是加入PD-L1表达、组织学类型、吸烟状况、身体状况等的多变量分析,虚线是TMB单变量分析曲线(Fig.3b);图c中紫色实线是6个月多变量分析,紫色虚线是6个月TMB单变量分析;黄色实线是12个月多变量分析,黄色虚线是12个月单变量分析。单变量分析时两条曲线评估接近,受其他因素影响较小,与ORR和PFS独立相关(Fig.3c);


  • TMB高和PD-L1表达量高,双重指标阳性的患者获益最大,其次是一个指标阳性,获益明显高于双指标阴性的患者(Fig.3d),蓝色是临床获益的患者数,白色是疾病进展的患者数;横坐标是获益类型分组,纵坐标是患者数。

总结

以上文章对PD-1和CTLA-4联合阻断治疗的NSCLC患者进行全外显子测序,发现TMB对客观缓解率(ORR)、持续临床获益(DCB)和无进展生存期(PFS)有很好的预测作用。TMB与PD-L1表达相互独立,且为多变量相关分析中与临床获益关联性最强的遗传学特征,TMB低的NSCLC患者的缓解率相对较低。


TMB如此重要,检测方法至关重要。检测方法有哪些?下面研究比较了临床常用的两种测序方法在TMB中应用。



Molecular Determinants of Response to Anti–Programmed Cell Death (PD)-1 and Anti–rogrammed Death-Ligand 1 (PD-L1) Blockade in Patients With Non–Small-Cell Lung Cancer Profiled With Targeted Next-Generation Sequencing. Journal of Clinical Oncology  March 1, 2018

研究背景

大多研究采用了全外显子测序的方法计算TMB,受到实用性的限制,无法像靶向NGS方法成为临床常规检测手段。本篇研究纳入240例接受靶向NGS测序并接受PD-1/PD-L1治疗患者样本,一部分患者同时进行WES和靶向NGS测序,结果用于比较两种方法计算得出TMB的一致性。


本文中使用的靶向NGS,240例患者中,56人使用MSK-IMPACT version 1(341个基因的全部外显子与部分内含子),164人使用MSK-IMPACT version 2(410个基因),20人使用MSK-IMPACT version 3(468个基因)。DNA提取自肿瘤组织与配对外周血样本。49例患者同时使用WES与MSK-IMPACT测序,WES平均覆盖度为150X。


TMB(肿瘤突变负荷)计算方法:体细胞非同义点突变个数/Mb


结果

WES和靶向NGS测序方法计算的TMB高度相关,且与临床治疗获益相关


  • 为验证NSCLC中,靶向NGS是否可以准确定量TMB,文章同时进行WES与靶向NGS测序的49例样本的测序并各自计算TMB,进行线性回归分析,最终结果成高度正相关(Spearmanρ=0.86;P<0.001)(Fig.1a),横坐标是靶向NGS计算TMB,纵坐标是WES计算的TMB;

Fig.1 与免疫治疗反应相关的体细胞分子特征


  • 根据靶向NGS结果计算的TMB,DCB组明显高于NDB组分布(中位数,8.5 vs 6.6 SNVs/Mb; p=0.0062),CR/PR组TMB分布也明显高于SD或者PD组(中位数,8.5 vs 6.6 vs 6.6 SNVs/Mb; p=0.0151 )(Fig.1b),横坐标是临床疗效分组,纵坐标是TMB值;


  • 文章分析了随着TMB切值的提升如何影响ICI治疗的DCB率和PFS。当把TMB按照四分位方法依次分层,发现DCB比例与PFS也会随着TMB分层的提升而增加。图c横坐标是百分位数,值越大,代表TMB值越高,纵坐标是持续临床获益DCB缓解率(Fig.1c);图d横坐标是时间轴,纵坐标是PFS时间,图中不同颜色曲线是代表不同TMB值大小区间,TMB值越高,PFS越长(Fig.1d);


  • NDB组的拷贝数突变比例(FGA)高于DCB组(Fig.1e),且显著高于为ICI治疗的NSCLC患者(中位数,0.16 vs 0.11, P=0.007)。FGA与ICI(免疫治疗抑制剂)应答负相关,与TMB分布正相关。横坐标是临床获益分组,纵坐标是拷贝数突变比例值(FGA)。


结论

大Panel靶向NGS(二代测序)可准确估算TMB,随着TMB的提升,ICI(免疫治疗抑制剂治疗)获益率可能性也在升高。


延伸讨论

1.TMB高低和PD-L1表达是相互独立的两个指标,且都与临床获益相关。PD-L1低的,可以测一下TMB;TMB低的,可以再测一下PD-L1。                                  

2.研究发现,目前公布的各大常见肿瘤接受PD-1抑制剂治疗的有效率,和TMB大小几乎是线性关系。TMB越大,PD-1抑制剂有效率越高。(Tumor Mutational Burden and Response Rate to PD-1 Inhibition. NEJM.2017)

Fig.2 抗PD -1或抗PD-L1治疗与27种肿瘤类型的肿瘤突变负荷与客观反应率的相关性。

横坐标是每一种常见肿瘤中位的突变个数,也就是TMB的大小。纵坐标是从目前已经开展并公开发表的临床试验数据中,汇总出来的每一种常见肿瘤接受PD-1抗体治疗后的有效率。比如dMMR的肠癌、非肠癌有效率都在30%-40%;最高的是皮肤鳞癌,突破了50%,最低的是胰腺癌、生殖细胞肿瘤等,有效率低于5%。每一种肿瘤都根据它的TMB大小以及对PD-1抑制剂的有效率,在图中画出坐标点。同时用圆圈的大小,来代表样本量的大小。


3. TMB与疗效正相关的本质源自TMB越高,肿瘤产生的neoantigen越多,肿瘤免疫原性越强。MSI和TMB的关系: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。dMMR(错配修复缺陷)会导致基因修复出现问题,从而编码出更多的新抗原,TNB也越高;HLA杂合性缺失的出现则影响了新抗原递呈到肿瘤细胞表面,降低了肿瘤细胞被T细胞识别的概率,进而负向调节了免疫治疗效果。


4. 多种生物标记物的组合可能为治疗效果提供更强的预测价值。TMB&PD-L1表达或者TMB&HLA比TMB单用效果更好(Science. 2018 Feb 1;359(6375):582-587);亦有报道指出,某些基因突变可以作为用药敏感和用药风险的biomaker,例如B2M、JAK1/2、TP53基因突变,MDM2/4和DNMT3A基因扩增。


5.关于TMB计算,定义为体细胞非同义点突变个数/Mb;而在使用全基因组测序、全外显子组测序或者不同大小Panel的靶向NGS测序时,其计算方法并不一致,应视具体情况给出详细计算标准。




要点总结

1.高TMB与NSCLC患者PD-1联合CTLA-4阻断治疗获益相关;

2.在多变量分析中,TMB与临床的获益相关率最强;

 3.TMB和PD-L1表达是独立的预测因素;双重指标阳性患者获益最高;

4.全外显子组测序(WES)和大panel靶向NGS测序计算得到的TMB值成高度正相关。

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