在头部和部状细胞癌中对PD-L1表达的标准化数字图像分析揭示了样本内和样本间异质性,具有治疗意义

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 免疫学 免疫学 免疫学
• 病理学 病理学 病理学

背景情况:

• 编程死亡配体1 (PD-L1) 表达对于预测头支状细胞癌 (HNSCC) 免疫治疗反应至关重要.
• 当前的临床实践往往依赖于单个瘤样本的综合阳性得分 (CPS),可能会忽视显著的PD-L1表达异质性.

研究的目的:

• 调查HNSCC中PD-L1表达异质性的程度和临床相关性.
• 评估瘤内和瘤间异质性对PD-L1评估的影响.
• 确定多个样本分析是否有助于患者选择免疫疗法.

主要方法:

• 在200名HNSCC患者的瘤组织中使用免疫组织化学分析PD-L1表达的分析.
• 使用了QuPath v3.4图像分析软件,每个患者可以获得多个样本,包括原发性瘤,淋巴结转移 (LNM) 和晚期复发 (LR).
• 通过综合阳性得分 (CPS) 和瘤比例得分 (TPS) 评估PD-L1.

主要成果:

• 瘤内异质性导致低估了28.7%的患者的治疗相关的PD-L1表达,当时只有一个样本被分析.
• 在原发性瘤和转移/复发之间观察到PD-L1表达 (CPS和TPS) 的显著瘤间差异 (高达61.5%).
• 在原发性瘤和LNM中,总生存率与PD-L1 CPS (≥1) 相关,但在LR中没有.

结论:

• 在HNSCC中存在PD-L1表达的临床相关的样本内和样本间异质性.
• 单样PD-L1评估可能不准确地反映患者的免疫治疗瘤概况.
• 建议对多个样本进行分析,以考虑异质性,并优化患者选择,特别是对于低CPS/TPS患者.