《Science》|免疫治疗疗效预测:只是肿瘤突变数量高还不够,突变「质量」也很重要

2018-03-21 11:29 来源:裕策生物 作者:
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——某些突变负荷高的非小细胞肺腺癌患者,使用免疫药物无效,原来是它在捣鬼!


肿瘤免疫治疗近年来发展迅猛、热点频出,给肿瘤的治疗带来了很多新的希望,免疫治疗受到大家高度关注的同时,针对免疫治疗效果的预测指标也在不断更新。


肿瘤突变负荷(TMB)是最近研究非常多的预测 biomarker,TMB 一般以非同义突变(导致氨基酸改变的核苷酸变异)总数量或每 1Mb(1 兆碱基)的突变数量来表示。然而,其中只有 10% 左右的非同义突变可以产生与 MHC(主要组织相容性复合物)高亲和力结合的突变肽段。而能够与 MHC 高亲和力结合的肽段又能够被肿瘤患者体内的 T 细胞识别的更加少。这提示除了肿瘤突变数量多,能产生被免疫系统识别的新抗原可能更加是关键。


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近日,Science 一篇文章调查了 1500 多名接受了免疫检查点抑制剂治疗的晚期癌症患者的基因型,揭示了肿瘤突变的「质量」——HLA 基因型,对免疫治疗疗效的预测也非常重要。文章标题为「Patient HLA class I genotype influences cancer response to checkpoint blockade immunotherapy」。近日,Science 一篇文章调查了 1500 多名接受了免疫检查点抑制剂治疗的晚期癌症患者的基因型,揭示了肿瘤突变的「质量」——HLA 基因型,对免疫治疗疗效的预测也非常重要。文章标题为「Patient HLA class I genotype influences cancer response to checkpoint blockade immunotherapy」。


来自 MSKCC 的 Timothy Chan 教授团队的研究结果表明,HLA 的 LOH(杂合子突变)是肿瘤免疫逃逸的主要机制之一,可能原因是 HLA 的多样性减少,导致部分新抗原不能呈递到细胞表面,引起毒性 T 细胞反应,从而形成原发性耐药或免疫药物无响应的情况。这项研究表明,HLA 的表型对免疫药物疗效影响甚大,总的来说,HLA 的多样性越多,能呈递新抗原的种类就越多,免疫药物的疗效就越好。


在这项研究中,研究者调查了两组癌症治疗队列,每组都接受了免疫检查点抑制剂治疗。其中一组覆盖 369 人,入组患者为接受抗 CTLA-4 或抗 PD-1 治疗的晚期黑色素瘤或晚期非小细胞肺癌患者;另一组为 1166 人的不分癌种队列,也包括了黑色素瘤和非小细胞肺癌,治疗方案为接受抗 CTLA-4、抗 PD-1/PD-L1 治疗,或是 ICIs + ICIs 的联合治疗。患者的 HLA I 基因型通过 DNA 测序方法或者蛋白质检测方法鉴定。


主要研究结果见下图:


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图 1  队列 1 和队列 2 中 HLA 不同多样性导致总体生存率差异


绿色曲线代表 HLA 基因座全部为杂合子的患者生存率,蓝色曲线代表 HLA 基因座至少有一个是纯合子的患者生存率。从两组临床试验结果表明,HLA 基因座全部为杂合子的患者生存率更高,P 值均小于 0.05。说明 HLA 多样性越高,患者生存率越高。


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图 2 队列 1 和队列 2 中不同 HLA 多样性+TMB 指标表现出来的总体生存率差异


绿色曲线代表 HLA 基因座全部为杂合子且突变负荷高的患者生存率,蓝色曲线代表 HLA 基因座至少有一个是纯合子且突变负荷低的患者生存率。从两组临床试验结果表明,HLA 基因座全部为杂合子且突变负荷高的患者生存率更高,P 值均小于 0.005,差异非常显著。说明 HLA 多样性越高,肿瘤突变负荷越高,患者生存率越高。与图 1 临床结果对比,可以发现多项指标综合评估患者药物获益概率更精准。


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图 3 左:队列 1 中全杂合子+LOH(-) 对比全杂合子+ 至少一个位点 LOH(+) 表现出来的总体生存率差异;右:全杂合子+LOH(-)+TMB-H 对比全杂合子+至少一个位点 LOH(+)+TMB-L 表现出来的总体生存率差异


左图,绿色曲线代表 HLA 基因座全部为杂合子且无杂合子缺失的患者生存率,蓝色曲线代表 HLA 基因座全部为杂合子且至少有一个基因座杂合子缺失的患者生存率。临床试验结果表明,HLA 基因座全部为杂合子且无基因座杂合子缺失的患者生存率更高。说明 HLA 基因座杂合子缺失降低了患者生存率,削弱了免疫药物的疗效。


右图,绿色曲线代表 HLA 基因座全部为杂合子、无杂合子缺失及突变负荷高的患者生存率,蓝色曲线代表 HLA 基因座全部为杂合子、至少有一个基因座杂合子缺失及突变负荷低的患者生存率。临床试验结果表明,HLA 基因座全部为杂合子、无基因座杂合子缺失及突变负荷高的患者生存率更高。说明 HLA 基因座杂合子缺失及肿瘤突变负荷低均不利于免疫药物起效。与左图相比,右图临床结果更显著,提示多项指标综合评估患者药物获益概率更精准。


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图 4 队列 1 和队列 2 中 HLA-B44 阳性及阴性患者总体生存率对比


HLA-B44 是一种 HLA 的超亚型,能够交叉呈递其他亚型 HLA 呈递的新抗原,故变相增加了 HLA 的多样性。如上图所示,两组临床试验结果表明,HLA-B44 阳性的患者生存率均优于 HLA-B44 阴性的患者。说明 HLA-B44 阳性促进了免疫药物的疗效。


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图 5  HLA-B44(+) +TMB-H 对比 HLA-B44(-) +TMB-L 表现出来的总体生存率差异


如上图所示,HLA-B44 阳性患者且突变水平高的患者生存率明显优于 HLA-B44 阴性且突变水平低的患者。推测 HLA-B44 能呈递更多种类的新抗原,进而有促进免疫药物的疗效。对比图 4 临床试验结果,提示多项指标综合评估患者药物获益概率更精准


研究者表示,这些研究对预测免疫检查点抑制剂药物的用药用药响应和设计基因新生抗原(neoantigen)的个性化肿瘤疫苗具有重要意义,同时还建议未来在设计免疫治疗临床试验时应该将 HLA-I 基因分型也考虑进去。


裕策生物基于国际领先的新生抗原研究水平,加入了国际新生抗原筛查联盟(TESLA),已经开发出专门针对免疫治疗的肿瘤突变负荷(TMB)的 811 基因检测 panel,结合 HLA 亲和力预测,能够替代性的预测 TNB 水平,从而更加合理地指导免疫治疗用药。同时还涵盖微卫星不稳定 (MSI)、插入缺失 (Indels)、拷贝数变异 (CNVs)、融合基因、HLA 分型、肿瘤新生抗原负荷 (TNB) 等指标,全面评估免疫治疗药物敏感性和风险基因。


除了这篇文章,前段时间《Cell》杂志是也发表题为「Allele-Specific HLA Loss and Immune Escape in Lung Cancer Evolution. 」的研究型文章,揭示非小细胞肺癌中 HLA LOH(杂合子缺失)的比例接近 40%。并且与 HLA 无杂合子突变的患者相比,克隆性 HLA 杂合子缺失突变患者的非同义突变数水平更高,尤其在亚克隆肿瘤细胞中表现更显著。肺鳞状细胞癌中未观察到此现象。提示突变负荷高的非小细胞肺腺癌患者,使用免疫药物无效的可能机理之一就是这部分患者 HLA 发生了杂合子缺失,故 TMB 高,I-O 药物还是无效,这也提示使用单一指标 TMB 指导免疫用药有缺陷


综上,这两篇文献的本质都是在讲 HLA 的多样性越多越好。前一篇描述了 HLA 位点的杂合子越多越好,同时提出 HLA 超亚型(就是能呈递其他 HLA 亚型的 neoantigen)也有利于免疫药物疗效。后一篇从反面描述了 HLA 多样性丢失(LOH,杂合子缺失)的患者从免疫治疗中获益的可能性低,这个比例在肺癌中接近 40%,其对疗效预测的影响比以往认为的要多得多。尤其值得注意的是,HLA 发生杂合子缺失(LOH),导致 TMB 升高,按照我们现在预测患者疗效的方法,会认为 TMB 高用药效果好,实际上,此患者 TMB 之所以高,很可能是因为其 HLA 发生了杂合子缺失。导致 HLA 呈递 neoantigen 功能缺失,免疫药物无效。


1. Chowell D, Morris LGT, Grigg CM, Weber JK, Samstein RM, et al. (2017) Patient HLA class I genotype influences cancer response to checkpoint blockade immunotherapy. Science.

2. McGranahan N, Rosenthal R, Hiley CT, Rowan AJ, Watkins TBK, et al. (2017) Allele-Specific HLA Loss and Immune Escape in Lung Cancer Evolution. Cell 171: 1259-1271 e1211.

3.Assarsson E, Sidney J, Oseroff C, Pasquetto V, Bui HH, Frahm N,

Brander C, Peters B, Grey H, Sette A: A quantitative analysis of

the variables affecting the repertoire of T cell specificities

recognized after vaccinia virus infection. J Immunol 2007,

178:7890-901.

编辑: 高薇

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