改善ICI结果预测的瘤类型特定TMB截止值:大规模分析与现实世界向的NGS数据

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 基因组学就是基因组学.
• 免疫治疗是一种免疫疗法.

背景情况:

• 瘤突变负担 (TMB) 是一个有前途的生物标志物,用于预测对免疫检查点抑制剂 (ICI) 的反应.
• 目前,TMB的临床实用性因其确定过程中的方法不一致而受到限制.
• 标准化的TMB评估对于优化免疫疗法疗效至关重要.

研究的目的:

• 用下一代测序 (NGS) 数据评估TMB对免疫检查点抑制剂 (ICI) 结果的预测价值.
• 为了比较不同的TMB切断方法来预测患者对ICI的反应.
• 探索PD-L1表达和亚克隆性在完善TMB预测能力中的作用.

主要方法:

• 对9459名癌症患者进行瘤向性NGS的回顾性分析.
• 使用基于四分位数范围 (IQR) 的方法确定TMB高 (TMB-H) 截止值.
• 针对癌症基因组图谱 (TCGA) TMB的验证和通用10mut/Mb截止值;PD-L1表达和亚克隆性的评估.

主要成果:

• 基于IQR的TMB-H与ICI治疗队列中更长的无进展生存 (PFS) 有显著的关联 (HR=0.85,p=0.02).
• 在膀,肠道和子宫癌中观察到显著的PFS益处;高TMB和PD-L1 (≥90%) 的肺癌患者表现出最长的PFS (HR=0.64,p=0.021).
• 普遍的10 mut/Mb截止值缺乏统计意义;在TMB-H非突变病例中,高分克隆性与较差的整体存活率 (OS) 相关联 (p=0.032).

结论:

• 来自基于分布的方法的现实世界TMB切断可以改善ICI结果的预测.
• 整合PD-L1表达和亚克隆状态完善了TMB的预测效用.
• 增强的TMB评估提高了指导ICI治疗决策的准确性.