2019 AACR?生物标志物：炎症因子或可作为atezolizumab单药治疗转移性三阴性乳腺癌的独立预测因子

　　2019 AACR?生物标志物：炎症因子或可作为atezolizumab单药治疗转移性三阴性乳腺癌的独立预测因子

　　2019年美国癌症研究协会(AACR)年会于2019年3月29日—4月3日在美国亚特兰大举行。AACR年会是世界上规模最大的癌症研究会议之一，今年AACR大会主题为“综合性癌症科学?全球影响?个性化患者护理”。生物标志物是当今精准医疗时代的研究热点，其中，有两项研究分别探讨了炎性因子标志物和免疫细胞浸润在乳腺癌中的预测价值和意义，以下简要介绍这两项研究。

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　　摘要CT001

　　与atezolizumab单药治疗转移性三阴性乳腺癌患者临床活性降低相关的炎症因子生物标志物

　　背景：

　　已有研究显示，PD-L1抗体atezolizumab在转移性三阴性乳腺癌(mTNBC)患者中显示出临床获益。 IL-6和IL-8炎症因子与经化疗治疗癌症患者的预后较差相关，但其与atezolizumab单药治疗的mTNBC患者的相关性尚不清楚。这项研究旨在探索全身炎症因子生物标志物(BM)与atezolizumab单药治疗mTNBC患者的临床结果的相关性。

　　方法：

　　研究收集参与I期atezolizumab单药疗法临床试验PCD4989g(NCT01375842，n = 116)未经治mTNBC患者的血浆样本。通过ELISA或Luminex检测技术检测IL-6，IL-8和C反应蛋白(CRP)表达情况，并评估其表达水平与基线人口统计学特征和atezolizumab治疗的缓解率(ORR)、无进展生存(PFS)和总生存(OS)的相关性 。

　　结果：

　　基线IL-6，IL-8和CRP水平与ECOG评分大于0、存在肝转移、靶病变较大(≥6.5cm)、LDH水平较高(1.5xULN)呈正相关。 升高的基线IL-6和CRP水平较高与后线治疗(≥2)相关。单变量分析显示，IL-6(≥ 15pg / ml)、IL-8(≥ 11.4pg / ml)和CRP(≥ 3mg / L)与OS和PFS较差相关(表)，但仅CRP表达水平与ORR降低相关。多变量分析显示，IL-6、CRP表达水平与OS相关。

　　结论：

　　IL-6 / CRP炎症因子是atezolizumab单药治疗mTNBC患者预后不良的独立预测因子，这两个标志物可能在影响这类较难治疗患者群体中发挥独特作用。

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　　摘要CT003

　　免疫细胞浸润作为新辅助II期I-SPY临床研究中检查点抑制剂帕博利珠单抗应答的预测因素

　　背景：

　　帕博利珠单抗是一种PD-1抗体已被批准用于治疗多种癌症。 新辅助II期I-SPY 临床研究评估了帕博利珠单抗在HER2-乳腺癌患者中的疗效，并在三阴性(TN)、HR 阳性/HER2阴性和HER2阴性乳腺癌患者中进行了分级。 三阴性乳腺癌患者中倾向于具有大量免疫浸润因子，包括T细胞和肿瘤相关巨噬细胞(TAM)。该研究利用多光谱成像技术评估各种免疫细胞和空间效应是否作为帕博利珠单抗应答的预测因子。

　　方法：

　　54例未经治患者的活检样本可用。利用全自动Ventana 平台和Vectra自动成像系统进行图像和数据分析。免疫生物标志物包括CD3、CD8、FoxP3、CD68、PD-1、PD-L1和细胞角蛋白。每个组织区域确定其细胞密度，进行空间分析以定量细胞类型的接近度。利用似然比检验进行Logistic线性回归分析以评估病理完全缓解(pCR)与免疫细胞计数、比率和空间效应的相关性。

　　结果：

　　CD3 + T细胞密度范围为193~5155个细胞/ mm2，CD8 +细胞毒性T细胞(Tc)的密度范围为103~3774个细胞/ mm2，FoxP3 + Treg细胞为0~416个细胞/ mm2。PD-1 + T细胞和PD-1 + Tc的细胞密度范围分别为0~1341个细胞/ mm2和0~698个细胞/ mm2。巨噬细胞的细胞密度范围为84~2644个细胞/ mm2。PD-L1 +肿瘤细胞密度范围为0~2981个细胞/ mm2。在12%的患者中发现PD-L1高表达(≥10%的肿瘤细胞为PD-L1阳性)。总体T细胞密度与pCR呈正相关，Treg细胞密度和PD-1 + T细胞密度也与pCR呈正相关。巨噬细胞与Tc细胞比率与pCR呈负相关。近癌细胞CD3 + T细胞的空间分布与pCR正相关。

　　结论：

　　细胞密度、免疫细胞比率和空间分布为治疗应答和耐药性提供了新角度。研究证实T细胞密度可能会预测pCR，更具体地说，Treg细胞和PD1 + T细胞密度使发生病理完全缓解的机会增加。巨噬细胞和Tc细胞比率增加可能预示其耐药性。T细胞越接近肿瘤，应答越好。上述结果显示，利用免疫微环境的某些特征，不仅可预测免疫治疗的应答情况，而且为开发有效药物和联合治疗提供了新思路。

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