年4月13日，医院肖奎主任发起，仁东医学医院、医院、华中科技大学同济医学院共同合作的文章"RobustPredictionofImmuneCheckpointInhibitionTherapyforNon-SmallCellLungCancer"正式发表于FrontiersinImmunology杂志（IF：5.），本研究通过联合多个预后指标建立了一个稳定的非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂的预后模型。医院的生物信息工程师金铮和张轶群作为共同第一作者参与了研究设计、数据收集、分析与论文撰写等工作。本研究是“肿瘤精准免疫方舟计划”的重要组成部分。

研究背景

免疫检查点抑制剂是目前最常用的免疫治疗方案，已被批准用于包括黑色素瘤、肾癌和膀胱癌等多种肿瘤的临床治疗，在肺癌治疗中更是取得突破性进展，成为肺癌综合治疗的新支柱。但由于多种因素，非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂的总体有效率仅为25%左右。寻找高准确率的预后指标成为了非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂中亟待解决的问题之一。

研究结果

01

TMB、PD-L1和MATH相关性弱，可作为独立变量加入新模型

为了建立具有高准确率的新预后模型，本研究首先在75名接受过免疫检查点抑制剂治疗的患者中，验证了TMB、PD-L1和MATH的相关性较弱（图1A-C，TMBvs.PD-L1:R=-0.14,p=0.24;MATHvs.PD-L1:R=-0.2,p=0.;TMBvs.MATH:R=0.14,p=0.24）。将PD-L1按表达量分组后，各组之间的TMB或MATH依然无显著相关性（图1D,E）。由此证明了TMB、PD-L1和MATH可以作为不同维度的变量加入模型。

图1TMB、PD-L1和MATH的相关性

02

免疫相关通路的突变信息可作为潜在的预后指标

其次，本研究分析了包含DDR、JAK、MAPK、PI3K、NF-κB和Wnt在内的六条免疫相关通路和患者生存的关系。分析显示，在包含肺癌在内共11个癌种的名患者中，任意通路突变的患者的总生存时间显著高于野生型患者（图2，P0.)，证明了这六条通路的突变信息可以作为潜在的预后指标加入新模型。

图2免疫相关通路的突变信息分层患者的OS

03

新预后模型在预测患者获益方面具有较高的准确率

结合以上分析，本研究建立了一个包含TMB、PD-L1、MATH和六条免疫相关通路的突变信息的新预后模型（Pathway-model）。在采用贝叶斯正则神经网络算法对模型进行充分训练后，该模型在两个测试集（Hellmanncohort和Rizvicohort）的准确率分别为87%和74%，均高于其他预后模型和指标。与此同时，医院等中心共同收集的20名非小细胞肺癌患者（GloriousMedcohort）的免疫检查点抑制剂获益概率的预测中达到80%的准确率（图3）。

图3不同预后模型（指标）在测试集中的准确率

小结

虽然本研究在取样策略及患者的PD-L1表达分组上存在一定的优化空间，但研究结果表明新预后模型可以稳定的预测肺癌患者在免疫检查点抑制剂治疗方案中的获益概率。新预后模型在肺癌患者的临床决策中具有一定参考价值，同时对其他获准应用免疫检查点抑制剂的癌种的预后指标的探索具有一定的指导意义。

关于方舟计划

万人肿瘤免疫方舟计划系业内首创，首次提出通过与临床表型数据及药物疗效随访数据相结合，探索肿瘤免疫治疗的评价标准及评价体系，最终实现临床转化，协助临床医生和患者制定合适的治疗方案。仁东医学致力于连接基因数据、临床随访数据以及用药数据，从而打造三位一体的精准治疗的临床闭环。以检测指导精准用药，以大数据分析指导新药研发新路径，以药物研发思路推动新的基因检测方案。

关于医院

医院隶属于仁东生物医学集团，秉承“聚焦垂直瘤种，助力临床决策”的目标，致力于生物医学科学研究及产品技术创新。研究院是由相关专业教授、国内外知名学者、研究人员组成的学术研究机构，也是仁东医学的重要科研基地，围绕公司的战略目标及业务布局，开展相关科研活动，并培养创新生命医学科学人才。