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ELCC 26 | 聚焦肺癌治疗优化：从给药时间到克服耐药的新策略

03月30日

编译：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

在人口老龄化和医疗预算日益受限的当下，优化癌症治疗（即调整疗法以最大化疗效并最小化伤害）对于改善患者生存、提升生活质量以及减轻医疗系统压力至关重要。近期于丹麦哥本哈根举行的2026年欧洲肺癌大会（ELCC）上公布的多项研究，为治疗优化提供了新的见解与方向，主要涉及时间疗法（chronotherapy）的实践价值与克服免疫治疗耐药性的新策略。

给药时间优化：ETOP-Roche i-TIMES研究结果显示，在一天中的较早时间（上午至中午前）给予免疫检查点抑制剂（ICIs），其疗效不劣于其他时间给药，这为简化临床给药流程提供了依据。
克服耐药性的探索：备受期待的LATIFY试验（评估ceralasertib联合度伐利尤单抗）在经治的晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者中，未显示出优于标准多西他赛化疗的生存获益，凸显了克服免疫治疗耐药性的挑战。
新药潜在希望：PRESERVE-003试验的初步数据显示，新型抗CTLA-4抗体gotistobart在PD-(L)1抑制剂治疗后进展的鳞状NSCLC患者中，相较于多西他赛，取得了更具优势的总生存期（OS）结果，其确证性研究正在进行中。
这些研究共同指向，未来的治疗优化需整合精准的患者选择、创新的药物组合以及对治疗时机等细节的深化认识，以期在改善疗效的同时，构建更可持续的肿瘤治疗体系。

从时间疗法到免疫治疗耐药性，优化治疗时机和适用人群正成为实现肿瘤学可持续发展的核心。治疗优化已不再是愿景，而是改善患者生活、减轻医疗系统压力的关键。优化意味着整合多学科方法，利用基因组数据，并改良治疗方案以降低抗肿瘤治疗的毒性和成本。对患者而言，这旨在转化为更长的生存期和更好的生活质量；对医疗系统而言，这意味着高效的资源利用，从而减少患者住院、降低药物浪费，并由专业的肿瘤学人员提供更规范的服务。在人口老龄化和医疗预算日益受限的时代，忽视优化可能会给本已紧张的肿瘤网络带来额外负担，从而使癌症治疗的提供变得混乱无序。

如今，人们正在探索可操作的干预措施来优化肿瘤治疗。一个主要的例子是将抗癌药物的给药时间根植于时间疗法。临床前和临床研究的证据表明，患者的昼夜节律似乎会影响药物代谢、免疫反应和肿瘤生长（J Clin Invest. 2024;134:e175706）。此外，回顾性汇总数据集表明，这种方法在多种肿瘤类型中具有潜在益处，包括NSCLC、黑色素瘤和肾细胞癌（ESMO Open. 2024;9:102220）。因此，在一天中较早的时间（通常是中午或下午早些时候之前）给予免疫检查点抑制剂（ICIs），可能会显著增强其疗效。在2026 ELCC上，ETOP-Roche i-TIMES研究的结果进一步回顾性评估了晚期NSCLC中的这个问题，证明了在一天前半段时间内静脉注射ICIs具有非劣效性（LBA2）。然而，前瞻性数据尚待明确验证给药时间相关性的重要性，最近发表的一项关于晚期NSCLC化疗免疫联合治疗的试验在发稿时已被标记存在发表后担忧（Nat Med. 2026;Feb 2）。

在考虑是否需要更强有力的研究证据的同时，我们也必须反思这种方法将面临的一些实际挑战。事实上，若要根据每位患者的生物钟来调整医疗服务，机构层面需要进行大规模改革，包括实施灵活的排班和人员再培训，这对于繁忙的临床机构而言，在操作上面临巨大挑战。鉴于i-TIMES研究的数据，这样的努力可能并非必需。

令人鼓舞的是，无化疗方案正在重塑许多癌症的治疗格局，而ICIs显然已将癌症治疗格局转向优化。在NSCLC中，获得性免疫治疗耐药性仍然是个难题，迄今为止，在头对头试验评估OS方面，尚无任何药物能超越多西他赛。在此次大会上，备受期待的LATIFY试验基于先前HUDSON研究中ceralasertib联合度伐利尤单抗在免疫治疗耐药性上非常有前景的组合（Nat Med. 2024;30:716–729），但其数据意外地发现，与多西他赛相比，这种新组合并未带来OS或无进展生存期（PFS）的获益（LBA1）。此外，其缓解率也低于多西他赛。这些发现引出了几个问题：这项研究是否选择了正确的患者？LATIFY研究中的患者群体与HUDSON试验中的患者群体有何不同？是否存在应该优先富集的生物学亚组？

同样在本次会议公布的PRESERVE-003试验，直接评估了gotistobart（一种通过肿瘤微环境选择性调节性T细胞（Treg）耗竭发挥作用的新型抗CTLA-4单克隆抗体）对比多西他赛在复发性鳞状亚型NSCLC中的疗效（摘要3O）。在该研究规模较小的第1阶段中，对于鳞状亚型NSCLC观察到了显著的OS优势，这似乎是由更高的缓解率驱动，从而带来了持续缓解时间（DoR）的改善，并支撑了显著的PFS优势。确证性的第2阶段试验正在入组中。像改良的抗CTLA-4药物或ATR抑制剂与抗PD-(L)1药物的组合，未来能否成功？如果能，又是针对哪些患者？如何优化患者选择，以使患者从ICI治疗失败中获救？尽管回答这些基本问题至关重要，但同样重要的是，要将肿瘤学研究的承诺置于更广阔的背景下。事实上，优化不仅是改善临床结果的问题，也是促进健康公平的驱动力，因为它可以解决在获得高质量癌症治疗方面的差距。整合人工智能引导的预测模型可以进一步优化抗癌治疗的剂量和时机，同时更多地关注支持性护理（包括营养和身体活动），可能会增强患者的耐受性。最终，优化治疗不仅有可能延长生命，还能促进肿瘤学更具可持续性，减少药物生产和浪费带来的环境足迹。

责任编辑：肿瘤资讯-TY
排版编辑：肿瘤资讯-TY

参考文献

1. Besse B, et al. Ceralasertib (C) + durvalumab (D) in patients (pts) with locally advanced (LA) or metastatic (m) NSCLC who progressed on or after anti-PD-(L)1 and platinum-based chemotherapy (CT): Results from LATIFY. European Lung Cancer Congress 2026 - LBA1
2. Peters S, et al. ETOP-Roche i-TIMES: Immunotherapy timing investigation on lung cancer survival. European Lung Cancer Congress 2026 - LBA2
3. He K, et al. Anti-tumor activity of gotistobart compared to docetaxel in patients with metastatic squamous non-small cell lung cancer (sqNSCLC) progressing on PD-(L)1 inhibitors: Stage 1 PRESERVE-003 phase III trial. European Lung Cancer Congress 2026 - Abstract 3O