预测免疫治疗后的存活率! 肿瘤突变负荷量(TMB)可望成为新药试验新指标

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肿瘤突变负荷量*(tumor mutational burden, TMB)为近年来预测及诊断免疫疗法反应的新宠儿。2017 年,CheckMate-026 三期临床试验结果指出,与 PD-L1 相比,选择 TMB 作为 Opdivo 治疗 NSCLC 的生物标记,能更好地区分获益人群。随后,CheckMate-032 试验结果再次证实了 TMB 表现与 PD-1 抗体药(Opdivo)或 CTLA-4 抗体(Ipilimumab)的疗效呈正相关。隔年,CheckMate-227 临床试验也将 TMB 视为一生物标记。

*在肿瘤的基因外显子编码区的每一兆碱基中,发生置换和插入/缺失突变(非同义突变)的总数,即是 TMB。简单来说,就是肿瘤细胞 DNA 上究竟承载了多少突变。

由过去研究得知 TMB 对于预测所有癌症对免疫治疗的反应非常重要,但到目前为止,所拥有的只是来自小型研究和临床试验的数据,而且主要是肺癌和黑色素瘤。

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不只预测免疫疗效,更能预测患者存活率

1月14日,纽约 Memorial Sloan Kettering 癌症中心的研究团队发表在《Nature Genetics》上的研究结果提供最新的证据,再次证明具有高肿瘤突变负荷量(TMB)的肿瘤比较低 TMB 的癌症患者更容易对免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitor, ICI)产生反应,更重要的是,他们也发现较高的体细胞 TMB(前 20%)的患者经治疗后,有较佳的总体存活率。

该研究团队分析了 1662 名接受免疫检查点抑制剂治疗的晚期癌症患者(第 IV期或具转移性)和 5371 名非免疫检查点抑制剂治疗患者的临床和基因体数据,并且他们使用次世代定序来分析(MSK-IMPACT)所有患者的肿瘤样本,其中包含黑色素瘤和乳癌等十种不同的癌症。

然而,TMB 仍有其他问题需进一步解决,例如计算肿瘤基因体中的突变需要对整个基因体或其中的部分进行进序,用于解释结果数据的不同 DNA 定序方法和算法可产生相互矛盾的结果。目前尚不清楚是否所有突变都应该被平等预估,或者是否有些突变比其他突变更能引发免疫反应。

Cowen 投资银行的生物科技分析师 Chris Shibutani 表示,尽管 TMB 存在上述问题,一些制药公司已开始在其免疫疗法的临床试验中纳入测量 TMB 的检测。然而,结果瑕瑜互见。

延伸阅读:2018 ASCO 现场报导(二):癌症免疫治疗时代来临

参考资料:
1. www.oncologiatoracica.it/public/AACR2018/AACR-18-B.pptx
2. https://www.medscape.com/viewarticle/888968
3. Nature Genet. 2019. https://doi.org/10.1038/s41588-018-0312-8.
4. https://www.nature.com/articles/d41586-019-00143-8

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