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JCO人工智能看透肺癌免疫分型

发布时间:2024/5/20 15:56:31   点击数:

免疫检查点抑制剂(ICI)已成为驱动基因阴性晚期非小细胞肺癌(NSCLC)的标准疗法,而其疗效一般被认为与PD-L1表达水平密切相关,例如用肿瘤比例评分(TPS)衡量PD-L1表达时,TPS越高可能疗效就越好。

研究表明,对于PD-L1高表达(TPS≥50%)的晚期NSCLC患者,帕博利珠单抗的疗效优于标准化疗[1];而在TPS为1%-49%的患者中,两者的疗效相似[2],对于这部分患者,有没有一种新的生物标志物来预测ICI的疗效呢?

科学界把目光投向了肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)。TIL是指肿瘤组织中的异质性淋巴细胞,能够特异性杀伤自身肿瘤细胞,是抗肿瘤免疫应答的主力[3],也有望作为评价免疫治疗效果的生物标志物。

科学家基于TIL的状态将肿瘤分为三种免疫表型:炎症型(TIL在肿瘤内)、免疫排除型(TIL在肿瘤外)和免疫沙漠型(缺乏TIL)。然而,采用传统病理学的全片数字化图像(WSI)对淋巴细胞进行观察和分析,耗时长且具有主观性,限制了TIL在临床中的应用。

为此,来自韩国成均馆大学医学院的Se-HoonLee教授领衔的团队开发了一种AI驱动的TIL的WSI分析仪(LunitSCOPEIO),可以定义以上三种免疫表型,这项研究成果近日发表在《临床肿瘤学杂志》()上[4]。AI定义的肿瘤免疫表型,与NSCLC患者的预后和对ICI的治疗反应相关,其中炎症型患者对ICI治疗的反应最好,生存期更长。

论文首页截图

研究人员纳入了包括NSCLC在内的25种肿瘤、名患者,使用AI分析仪LunitSCOPEIO对患者的组织切片和TIL的WSI进行分析。WSI被划分为1m㎡大小的网格,根据各组分的比例计算网格的炎症评分、免疫排除评分和免疫沙漠评分,将肿瘤分为三种免疫表型:炎症评分>33.3%为炎症型,免疫排除评分>33.3%且炎症评分33.3%为免疫排除型,其余为免疫沙漠型。

首先,在内部验证队列中,LunitSCOPEIO区分肿瘤上皮、肿瘤基质和检测TIL的曲线下面积(AUC)分别为0.、0.和0.,外部验证队列中的三个AUC分别为0.、0.和0.。

LunitSCOPEIO对肿瘤上皮和肿瘤基质的分割能力和对TIL的检测能力

左:内部验证队列;右:外部验证队列

接下来,研究人员对不同免疫表型的基因表达和免疫微环境进行分析,他们发现,与免疫排除/免疫沙漠型肿瘤相比,炎症型肿瘤的局部免疫细胞溶解活性更高,具体表现为GZMA和PRF1基因的表达增加,INF-γ和IL6-STAT3增多,一些免疫细胞如CD8+T细胞、记忆T细胞、记忆B细胞和M1巨噬细胞,以及表达CD3或CD8的细胞增加。

不同免疫表型的免疫微环境

然后,研究人员回顾性分析了SMC和SNUBH队列中名接受ICI单药治疗的晚期NSCLC患者,以评估免疫表型与ICI疗效的关系。

SMC队列中炎症型、免疫排除型和免疫沙漠型患者分别有42.1%、37.8%和20.1%,SNUBH队列中分别有46.6%、36.1%和17.4%。在两个队列中,免疫排除型和免疫沙漠型患者对ICI的总体反应率分别为11.5%和11.2%,炎症型患者明显升高,达26.8%(优势比=2.84,P0.)。

炎症型、免疫排除型和免疫沙漠型患者的中位无进展生存期(PFS)分别为4.1、2.2和2.4个月(免疫排除型vs炎症型:HR=1.52,P0.;免疫沙漠型vs炎症型:HR=1.58,P0.),中位总生存期(OS)分别为24.8、14.0和10.6个月(免疫排除型vs炎症型:HR=1.38,P0.05;免疫沙漠型vs炎症型:HR=1.67,P0.05)。由此可见,炎症型肿瘤患者的预后更好。

不同免疫表型患者接受ICI治疗的预后

左:PFS;右:OS

那么,肿瘤的免疫表型只与ICI治疗的疗效相关吗?带着这一问题,研究人员又分析了免疫表型与患者对化疗的反应和预后的关系。

在只接受一线含铂药物化疗的名NSCLC患者中,不同免疫表型患者的PFS和治疗缓解率没有显著差异,炎症型、免疫排除型和免疫沙漠型三组的中位OS分别为36.2、22.9和20.9个月(炎症性与免疫排除性无显著差异,但显著优于免疫沙漠型),这提示免疫表型是NSCLC患者对ICI治疗反应的特异性生物标志物。

不同免疫表型患者接受一线含铂药物化疗的预后

左:PFS;右:OS

接受一线ICI治疗的43例炎症型患者,中位PFS比非炎症型患者显著延长(15.6个月vs.4.8个月,HR=0.42),中位OS也有延长的趋势(38.0个月vs.11.9个月,HR=0.53,95%CI:0.22-1.28,P=0.)。

最后,研究人员探索了免疫表型和PD-L1表达水平之间的关系。结果表明,炎症型在TPS1%、1%-49%和≥50%三组的占比逐渐升高,分别为31.7%、42.5%和56.8%。相比之下,免疫沙漠型在三组的占比逐渐下降,分别为25.0%、17.9%和15.0%。由此可见,PD-L1表达水平与炎症型表型密切相关。

在炎症型患者中,TPS1%、1%-49%和≥50%患者的肿瘤反应率(TRR)分别为3.0%、22.8%和36.8%,而在非炎症型患者中,三组的TRR分别为5.6%、3.9%和20.2%。

对于TPS1%-49%和≥50%亚组,炎症型患者的中位PFS都高于非炎症型患者:在TPS1%-49%亚组,炎症型和非炎症型患者的中位PFS分别为4.0个月和2.1个月(HR=0.54,95%CI:0.37-0.79,P=0.),在TPS≥50%亚组,炎症型和非炎症型患者的中位PFS分别为6.2个月和3.2个月(HR=0.63,95%CI:0.46-0.87,P=0.),但炎症型与非炎症型患者的OS没有显著差异。

在TPS1%-49%患者中,利用免疫表型预测患者对ICI治疗反应的AUC为0.,高于PD-L1表达水平的AUC(0.,P0.05)。这提示免疫表型可以作为晚期NSCLC患者对ICI治疗反应的生物标志物,尤其是TPS1%-49%的患者。

左:不同PD-L1表达水平与不同免疫表型预后的关系;右:免疫表型预测肿瘤对ICI反应和PD-L1表达水平

总的来说,AI驱动的TIL分析仪LunitSCOPEIO能够将肿瘤分为三种免疫表型,并预测晚期NSCLC患者对ICI治疗的反应和预后。炎症型患者对ICI治疗的反应性更好,生存期更长。

除了PD-L1表达水平以外,肿瘤的免疫表型有望成为晚期NSCLC患者对ICI治疗反应的补充生物标志物,尤其是TPS为1%-49%的患者。LunitSCOPEIO可能为临床治疗的选择提供思路,但是LunitSCOPEIO能否在临床上应用,还需要更多的研究来验证它的有效性和实用性。

参考文献:

[1]Reck,M.,D.Rodríguez-Abreu,A.G.Robinson,etal.,PembrolizumabversusChemotherapyforPD-L1-PositiveNon-Small-CellLungCancer.NEnglJMed.,(19):-.

[2]Mok,T.S.K.,Y.L.Wu,I.Kudaba,etal.,Pembrolizumabversuschemotherapyforpreviouslyuntreated,PD-L1-expressing,locallyadvancedormetastaticnon-small-celllungcancer(KEYNOTE-):arandomised,open-label,controlled,phase3trial.Lancet.,():-.

[3]Paijens,S.T.,A.Vledder,M.deBruyn,etal.,Tumor-infiltratinglymphocytesintheimmunotherapyera.CellMolImmunol.,18(4):-.

[4]Park,S.,C.Y.Ock,H.Kim,etal.,ArtificialIntelligence-PoweredSpatialAnalysisofTumor-InfiltratingLymphocytesasComplementaryBiomarkerforImmuneCheckpointInhibitioninNon-Small-CellLungCancer.JClinOncol.:JCO.

来源:奇点肿瘤探秘



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