一个循环的基于GPNMB的多模式模型整合了瘤-免疫交叉声来预测食道癌症的免疫治疗反应

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 免疫学 免疫学 免疫学
• 蛋白质组学是指蛋白质组学.

背景情况:

• 新辅助免疫疗法为食道状细胞癌 (ESCC) 提供了改善的结果.
• 大约70%的ESCC患者对当前的免疫治疗方案没有反应.
• 从预治疗活检和血中发现生物标志物对于预测治疗反应至关重要.

研究的目的:

• 在ESCC中确定新辅助免疫治疗反应的预测生物标志物.
• 阐明免疫疗法耐药性的机制.
• 开发ESCC中精密医学的多式生物标志物框架.

主要方法:

• 进行了血蛋白质组分析,以确定差异表达的蛋白质.
• 机制研究研究了可溶性糖蛋白非转移性黑色素瘤蛋白B (sGPNMB) 在T细胞抑制中的作用.
• 人性化的患者衍生异种移植 (PDX) 模型和临床队列被用于验证生物标志物.

主要成果:

• 溶性糖蛋白非转移性黑色素瘤蛋白B (sGPNMB) 被确定为非响应者中循环蛋白最高的水平.
• 瘤衍生的sGPNMB通过SDC4-CD148轴抑制CD8+T细胞受体 (TCR) 信号传递,诱导T细胞耗尽.
• 结合血sGPNMB,癌症相关纤维细胞上皮细胞 (CAF-Epi) 利基检测和临床病理特征的多式模型准确预测了免疫疗法反应和存活率.

结论:

• 循环的sGPNMB和CAF-Epi是预测ESCC免疫疗法反应的关键生物标志物.
• sGPNMB抑制与PD-1阻断疗法产生协同作用.
• 空间循环生物标志物框架使ESCC患者能够进行精确免疫治疗.