复发性/耐药性扩散性大B细胞淋巴瘤患者的PD-1单克隆抗体含疗程的多奥米克分析和响应预测
Xinrui Chen1, Yan Qin2, Xuemin Xue3
1Department of Medical Oncology, Beijing Key Laboratory of Clinical Study on Anticancer Molecular Targeted Drugs, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, Beijing, 100021, China.
Cancer immunology, immunotherapy : CII
|October 2, 2024
概括
预测复发性/耐药性扩散性大B细胞淋巴瘤 (DLBCL) 的治疗反应至关重要. 一个结合临床,基因组和免疫细胞数据的人工神经网络模型准确地预测了患者对PD-1抗体和rituximab疗法的反应.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 遗传学 是一个遗传学.
背景情况:
- 复发性/耐药性 (r/r) 扩散性大B细胞淋巴瘤 (DLBCL) 患者对PD-1单克隆抗体 (mAb) 疗法表现出可变的反应.
- 治疗疗效的潜在机制和预测生物标志物仍然不清楚.
研究的目的:
- 研究响应的机制,并确定PD-1 mAb和rituximab在r/rDLBCL中的救援疗法的预测生物标志物.
- 开发一个人工神经网络 (ANN) 模型来预测治疗反应.
主要方法:
- 追溯收集50个每年一次的DLBCL患者,接受PD-1 mAb和rituximab治疗.
- 临床和基因组特征的分析,多重免疫光和数字空间分析.
- 使用PD-L1综合阳性得分 (CPS),年龄和遗传改变 (TP53,MYD88,CREBBP,EP300,GNA13) 构建一个ANN模型.
主要成果:
- 在没有反应的患者中,CREBBP和TP53的改变更频繁.
- 较高的PD-L1 CPS (≥5) 与较长的整体存活时间 (OS) 相相关.
- 在响应者中观察到活性化免疫相关途径和瘤透免疫细胞的特定空间分布.
- 该ANN模型实现了高预测效率 (训练AUC为0.97,测试AUC为0.94).
结论:
- 瘤透免疫细胞的比例和空间组织影响对PD-1 mAb疗法的反应.
- 开发的ANN模型显示,在接受PD-1 mAb和rituximab的r/rDLBCL患者中预测治疗结果的巨大潜力.


