海外研究：预测非小细胞肺癌治疗的模型

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抑制PD1、PD-L1或CTLA-4分子的免疫治疗剂已广泛用于临床实践，以治疗非小细胞肺癌或NSCLC。大约20%至50%的晚期NSCLC患者，对免疫治疗有强烈反应并显示出延长的生存期，但其余患者通常反应不佳。迫切需要确定可以预测哪些患者对治疗没有反应的生物标志物，以避免不必要的治疗并改为使用潜在的有益药物。

在患者肿瘤中测量的PD-L1表达是一种常见的生物标志物，通常用于确定应接受抗PD1/PD-L1治疗的患者。然而，几项研究表明，即使PD-L1低表达，患者也可能对这些药物有反应。其他类似的基于组织的生物标志物可能成本过高，或者需要足够质量和数量的组织，但供应可能有限。

在JNCICancerSpectrum上发表的一篇新文章中，莫菲特癌症中心的研究人员描述了他们创建的预测模型，其中包括从计算机断层扫描图像计算的信息，可以识别可能对免疫疗法没有反应的患者。Moffitt研究团队没有分析常见的基于组织的生物标志物，例如蛋白质表达模式，而是评估了使用治疗前CT扫描的特征结合临床数据来识别、与免疫治疗结果相关的标志物的潜力。

“基于图像的定量特征或影像组学，反映了潜在的病理生理学和肿瘤异质性，并且比基于组织的生物标志物具有优势，因为它们可以使用标准医疗图像快速提取，并从整个肿瘤而不是一个小肿瘤中捕获数据。被活检和分析的肿瘤的一部分，”莫菲特癌症流行病学系副成员MatthewSchabath博士说。

研究人员分析了180名接受抗PD1/PD-L1联合或不联合抗CTLA-4治疗的NSCLC患者的临床特征和影像学特征。“我们的目标是创建一个简约的模型，被称为具有更少变量和更大预测能力的简单模型，”癌症生理学系高级成员兼主席BobGillies博士说。

他们发现，在考虑的16项临床特征中，血清白蛋白水平和患者转移部位的数量与总生存率显着相关。在213个放射组学特征中，灰度共生矩阵（GLCM）逆差与总生存率相关。

统计分析和数据建模表明，这些特征是纳入模型的合适参数，这导致根据免疫治疗后的死亡风险分为四组：低风险、中风险、高风险和极高风险。

研究人员在另外两个患者群体中验证了他们的模型，并确认极高风险组在免疫治疗后的总体生存率极低，三年总体生存率为0%，而低风险组的三年总体生存率约40%。他们还发现放射组学特征GLCM反向差异与参与肿瘤缺氧并调节肿瘤生长和转移的基因CAIX的表达有关。

“这些结果表明，非常高风险的患者，要么完全避免免疫疗法，要么使用可能会产生更好反应的前期联合治疗，”沙巴思说。“我们希望通过进一步研究，这个模型可以用来改变临床实践，让患者避免使用他们可能没有反应的药物。”

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