生物标志物预测对免疫检查点抑制剂黑色素瘤治疗的反应

Wistar研究所的研究人员表示，他们已经确定了黑色素瘤免疫检查点抑制剂(ICI)治疗的新预测因子。特别是，白细胞和T细胞增殖调节过程中的突变显示出作为生物标志物的潜力，在多个不同的黑色素瘤患者数据集中可靠和稳定地预测ICI治疗反应，根据发表论文的科学家(“突变过程预测免疫检查点抑制剂治疗对转移性黑色素瘤的益处”)在Nature Communications上。

“ICI疗法彻底改变了晚期黑色素瘤的治疗;然而，只有一部分患者从这种治疗中受益。尽管付出了相当大的努力，肿瘤突变负担(TMB)是唯一经FDA批准的黑色素瘤生物标志物。然而，TMB与ICI存活期延长相关的机制尚不完全清楚，可能取决于许多混杂因素，“研究人员写道。

“为了根据肿瘤突变识别更多可解释的ICI反应生物标志物，我们使用不同生物过程中的突变来训练分类器。我们评估了各种特征选择和分类方法，并确定了与TMB相比提供改进的预测能力的关键突变生物过程。我们确定的主要突变过程是白细胞和T细胞增殖调节，它们在接受ICI治疗的黑色素瘤患者的不同数据队列中显示出稳定的预测性能。

“这项工作旨在为免疫治疗反应确定更好，更生物学上可解释的基因组预测因子，”分子细胞肿瘤发生计划助理教授Noam Auslander博士指出。“我们需要更好的生物标志物来帮助选择更有可能对ICI治疗有反应的患者，并了解哪些因素可以帮助增强反应并增加这些数字。

利用机器学习和公开的去识别化临床数据，研究小组调查了为什么一些黑色素瘤患者对ICI治疗有反应，而另一些患者则没有。 该论文的第一作者、研究生安德鲁·帕特森(Andrew Patterson)详细介绍了他们的研究过程，包括在数据集上训练机器学习模型，以预测患者是否对ICI治疗有反应。 然后确认该模型能够在多个其他数据集上持续预测对这种治疗的反应或抵抗力。

研究小组发现，白细胞和T细胞增殖调节过程具有一些突变基因，有助于ICI治疗反应和耐药性。这些知识可用于确定目标，以增强黑色素瘤患者的反应或减轻耐药性。

“我们能够比目前的临床标准方法更好地预测患者是否对ICI治疗有反应，并提取有助于进一步了解ICI治疗反应和耐药性背后的机制的生物学信息，”帕特森解释说。

科学家们打算继续这项工作，目标是提高预测准确性，进一步了解支撑患者对ICI治疗的抵抗力或反应的生物学机制，并确定论文中区分的过程是否也可以作为其他癌症类型ICI治疗反应的预测因子。

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