交叉分析腫瘤突變負荷因子 優化免疫治療反應預測

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腫瘤突變負荷(Tumor mutational burden, TMB)為衡量腫瘤細胞攜帶的突變數量的指標,被認為是新興的生物標誌物。近日,約翰·霍普金斯·金梅爾癌症中心 (Johns Hopkins Kimmel Cancer Center)、彭博-金梅爾癌症免疫治療研究所 (Bloomberg-Kimmel Institute for Cancer Immunotherapy)、約翰·霍普金斯大學醫學院 (Johns Hopkins University School of Medicine) 團隊共同開發整合的基因組方法,並且指出該方法能助醫師預測非小細胞肺癌 (NSCLC) 患者對免疫檢查點抑製劑的治療反應性。

研究人員從美國國家癌症研究所 (National Cancer Institute’s Cancer Genome Atlas) 的癌症基因組圖譜數據庫中評估了 3,788 份腫瘤樣本(包含膀胱癌、乳腺癌、結腸癌、頭頸癌、腎癌、非小細胞肺癌、黑色素瘤)及先前發表的免疫療法研究的 1,661 份腫瘤治療樣本資料,再透過全外顯子組定測序 (whole exome sequence, WES) 和靶向次世代定序 (targeted next-generation sequencing) 觀察到 TMB 估計值的複雜性。然後,研究團隊發現 TMB 與腫瘤純度之間存在顯著相關性——腫瘤純度越高則與 TMB 實際值愈接近,相反地,當腫瘤純度越低則 TMB 估計愈不凖確。

為了克服 TMB 值和樣品腫瘤純度(腫瘤數量與正常細胞數量比例)相依存而無法準確估計之限制,該研究團隊根據腫瘤純度估算每個腫瘤的校正 TMB 值,利用來自癌症基因組圖譜的信息模擬了 20,000 種具有不同 TMB 水平和定序覆蓋率的腫瘤,此外,他們亦開發了綜合的反應模型用以交叉分析校正後的 TMB 與病患基因組特徵和其抗原呈現能力。

相關研究目前用於評估患者對免疫療法反應的生物標記物,如檢測癌細胞表面蛋白 PD-L1 濃度試驗,而該檢測方法也應用於更準確估計 TMB 並優化肺癌、結腸癌、黑色素瘤和其他實體瘤患者對免疫治療反應的預測。

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撰文/ Ella Chen

參考資料:

  1. https://www.nature.com/articles/s43018-019-0008-8
  2. https://www.genengnews.com/news/multimodal-genomic-predictor-of-immunotherapy-success/

 

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