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抑制分子PD1、PD-L1或CTLA-4的免疫治疗剂已经在临床实践中广泛用于治疗非小细胞肺癌或非小细胞肺癌
大约20%至50%的晚期非小细胞肺癌患者对免疫治疗有强烈的反应，并显示出延长的生存期，但其余患者通常反应不佳
迫切需要确定生物标志物，以预测哪些患者对治疗没有反应，从而避免不必要的治疗，并给予潜在的有益药物
在患者肿瘤中测量的PD-L1表达是一种常见的生物标志物，通常用于确定哪些患者应接受抗PD1/PD-L1治疗
然而，几项研究表明，即使PD-L1表达较低，患者也可能对这些药物有反应
其他类似的基于组织的生物标志物可能成本高昂，或者需要足够质量和数量的组织，而这些组织的供应可能有限
在发表在《JNCI癌症谱》上的一篇新文章中，莫菲特癌症中心的研究人员描述了他们创建的一个预测模型，该模型包含了从计算机断层扫描图像中计算出的信息，可以识别对免疫疗法没有反应的患者
莫菲特研究小组没有分析常见的基于组织的生物标志物，如蛋白质表达模式，而是评估了利用治疗前CT扫描的特征结合临床数据来识别与免疫治疗结果相关的标志物的潜力
“基于图像的定量特征，或放射组学，反映了潜在的病理生理学和肿瘤异质性，与基于组织的生物标志物相比具有优势，因为它们可以使用标准的医疗图像快速提取，并从整个肿瘤中捕获数据，而不是对一小部分肿瘤进行活检和分析，”马修·沙巴斯博士说
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莫菲特癌症流行病学系准成员
研究人员分析了180名接受抗PD1/PD-L1治疗的非小细胞肺癌患者的临床特征和放射组学特征
博士鲍勃·吉利斯(Bob Gillies)说:“我们的目标是创建一个简约的模型，被称为变量最少、预测能力最强的简单模型。”
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癌症生理学系高级成员和主席
他们发现，在考虑的16个临床特征中，血清白蛋白水平和患者转移部位的数量与总生存率显著相关
在213个放射特征中，灰度共生矩阵(GLCM)反向差异与总生存率相关
统计分析和数据建模显示，这些特征是纳入模型的合适参数，这导致根据免疫治疗后的死亡风险分为四组:低风险、中等风险、高风险和极高风险
研究人员在另外两个患者群体中验证了他们的模型，并证实了极高风险组在免疫治疗后的总体生存率极低，三年总生存率为0%，而低风险组的三年总生存率约为40%
他们还发现，放射特征GLCM反向差异与CAIX基因的表达有关，CAIX基因参与肿瘤低氧a并调节肿瘤生长和转移，这为GLCM反向差异作为潜在的生物标志物提供了生物学支持
考虑到缺氧或组织中的低氧对所有类型的癌症发展都有重要影响，这些结果表明GLCM反向差异可能是患者对其他抗癌药物反应的一个可能预测因素
沙巴斯说:“这些结果表明，非常高风险的患者应该完全避免免疫治疗，或者利用可能产生改善反应的早期联合治疗。”
“我们希望通过进一步的研究，这种模式可以用来改变临床实践，让患者避免可能没有反应的药物
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