免疫检查点抑制的持久临床益处的非侵入性早期识别:一个前性的多中心研究 (NCT04566432)
Xinghao Ai1, Bo Jia2, Zhiyi He3
1Shanghai Lung Cancer Center, Shanghai Chest Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China.
Signal transduction and targeted therapy
|December 15, 2024
概括
早期识别那些不会受益于免疫检查点抑制剂 (ICI) 的非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者至关重要. 整合ctDNA,bTMB和RECIST反应的新多式模式准确地预测了接受ICI的NSCLC患者的持久临床益处 (DCB).
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 免疫治疗是一种免疫疗法.
- 生物标志物 生物标志物
背景情况:
- 免疫检查点抑制剂 (ICI) 已经彻底改变了非小细胞肺癌 (NSCLC) 治疗.
- 然而,许多患者经历了早期的疾病进展,需要早期识别非响应者的方法.
- 预测持久的临床益处 (DCB) 对于优化治疗策略至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一种多式模式模型,用于早期预测ICI治疗的NSCLC患者的DCB.
- 整合正常化的瘤突变负担 (bTMB),循环瘤DNA (ctDNA) 动态,以及RECIST响应以提高预测准确度.
- 为了确定不太可能从ICI治疗中获得持续益处的患者.
主要方法:
- 一项前性多中心研究,招募了328名接受ICI治疗的III-IV期NSCLC患者.
- 使用正常化bTMB,早期ctDNA动态和第一个RECIST响应开发多式预测模型.
- 在独立队列中验证模型 (DIREct-On研究).
主要成果:
- 多模式模型实现了高预测性能:AUC为0.878 (培训) 和0.887 (验证).
- 在两个队列中,高预测得分与明显更长的无进展生存 (PFS) 相相关 (P < 0.001).
- 该模型在预测DCB时表现出强大的准确性,灵敏性和特异性.
结论:
- 整合ctDNA动态,正常化的bTMB和RECIST反应提供了准确,非侵入性和早期预测NSCLC中ICI的持久益处.
- 这种多模式的方法可以帮助接受免疫治疗的NSCLC患者的临床决策.
- 建议进行进一步的前性研究,以证实这些发现并指导临床实践.
