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【JAMA Oncology】王洁教授团队:基于NGS panel检测的bTMB能够有效预测NSCLC免疫治疗疗效

2019年04月10日
编译:Lisa
来源:肿瘤资讯

既往的研究显示,肿瘤突变负荷(tumor mutational burden,TMB)可以预测免疫检查点抑制剂(包括PD-1/PD-L1单抗等)的预测。全外显子测序(whole exon sequencing,WES)是评估TMB的“金标准”,然而临床上很难进行常规应用。基于二代测序技术基因组合(NGS panel)估测TMB是可行的替代手段。鉴于临床上部分晚期肺癌患者很难取得组织活检,基于外周血ctDNA的TMB(bTMB)检测成为近年研究的热点。中国医学科学院肿瘤医院王洁教授团队近期在JAMA Oncology杂志发布的研究,在中国人群中评估了bTMB预测晚期非小细胞肺癌(NSCLC)免疫治疗疗效的可行性。

               
王洁
教授

中国医学科学院肿瘤医院肿瘤内科
主任医师、教授、博士后、博士生导师
国家杰出青年基金获得者
中国抗癌协会肺癌专业委员会副主任委员
CSCO执行委员
北京医学会肿瘤分会副主任委员
中国临床肿瘤学会小细胞肺癌专家委员会副主任委员
中国临床肿瘤学会非小细胞肺癌专家委员会副主任委员
中国临床肿瘤学会肉瘤专家委员会副主任委员
《中华结核与呼吸杂志》、《中国肺癌杂志》、Lung Cancer、Clin Lung Cancer、Thoracic Cancer 编委

中国胸部肿瘤协作组(CTONG)委员
国家百千万人才工程入选者、获中国突出贡献中青年专家称号
国务院政府特殊津贴获得者

背景

肿瘤突变负荷(TMB)高,意味着基因的不稳定性,可以诱导新抗原的产生,进一步改善免疫原性。近期的研究已经证实采用全外显子测序(WES)或二代测序(NGS)癌症基因panel(CGP)检测TMB,可以预测黑色素瘤、肺癌和泌尿系统肿瘤接受免疫治疗的疗效。然而,在临床实践中,有很大一部分晚期癌症患者并不能提供足够的组织进行分子检测。因此,是否可以采用循环肿瘤DNA(ctDNA)检测TMB,即bTMB来指导免疫治疗,引发了大家的广泛关注。既往一项研究显示,外周血起源的意义不明突变体与免疫治疗疗效相关。近期,Gandara等的研究显示,bTMB与阿特珠单抗对比多西他赛治疗NSCLC的无进展生存(PFS)相关;目前正在进行的一项阿特珠单抗单药一线治疗晚期NSCLC的研究(B-F1RST)中进一步前瞻性评估bTMB的预测作用。然而,关于ctDNA检测的可信度仍然存在争议,因此需要进行更多的研究来评估bTMB的预测价值,以指导临床上免疫治疗的应用。本研究旨在探索最佳大小的基因panel,并设计一个CGP来评估TMB,同时进一步验证bTMB作为免疫治疗疗效预测标志物的可行性。

方法

这项研究包括4个部分,即panel设计(取名为NCC-GP150)、虚拟验证、技术验证和临床验证。采用TCGA的WES数据来进行panel设计和虚拟验证。对NCC-GP150检测的TMB与目前比较公认的gene panel检测的TMB进行对比,包括MSK-IMPACT、F1CDx、Guardant360、PlasmaSELECT 64和FoundationACT。采用目前以及发布的NSCLC队列(Rizvi等的研究)来评估基于NCC-GP150检测TMB的预测效能。对于同时有组织和血浆标本的患者,纳入技术验证队列,评估NCC-GP150检测的bTMB和WES检测的tTMB之间的相关性。最后,研究同时纳入了另一个正在接受抗PD-1/ PD-L1单抗治疗的晚期NSCLC队列,独立验证NCC-GP150检测的bTMB能否筛选出从抗PD-1/ PD-L1单抗治疗中获益的患者。

结果

这一研究使用了2个独立的NSCLC队列[队列1纳入48例患者,平均年龄为60岁,其中15例(31.2%)患者为女性;队列2纳入了50例患者,平均年龄为60岁,其中15例(30%)患者为女性]来评估NCC-GP150检测的bTMB与WES检测的tTMB之间的相关性,以探索NCC-GP150检测的bTMB是否可以筛选出能够从PD-1/ PD-L1单抗治疗中获益的患者。

NCC-GP150 Panel和TCGA中WES数据预估TMB的相关性

利用TCGA中9205例样本的WES数据,随机筛选基因组成预估TMB的panel,并与WES检测的TMB进行对比。随着随机纳入基因数目的增多,panel和WES检测的TMB之间的相关性增加,但SD逐渐下降,当纳入150个基因时达到平台期,见图1A。即预测设计了一个覆盖150个癌症相关基因全外显子区的NGS CGP,取名为NCC-GP150,相比于多数癌种中基于TCGA数据随机设计的panel,NCC-GP150显示出更好的效能,见图1B。

接下来,研究者将NCC-GP150与5个已经比较公认的NGS gene panels进行对比,包括MSK-IMPACT(468个癌症相关基因)、F1CDx(324个癌症相关基因)、Guardant360(73个癌症相关基因)、PlasmaSELECT 64(64个癌症相关基因)和FoundationACT(62个癌症相关基因)。在这项基于panels中,MSK-IMPACT检测的TMB与基于WES检测的TMB显示出最强的相关性(r2=0.97),其次是F1CDx(r2=0.96)和NCC-GP150(r2=0.96),见图1C。 

考虑到亚裔人群和白种人NSCLC患者驱动基因突变率的差异,研究中进行了一项虚拟验证,对TCGA中未携带EGFR和/或KRAS突变的NSCLC,进行NCC-GP150和其他panel检测的TMB对比,结果显示,NCC-GP150可以较好地预估bTMB。

之后,采用已经发表的临床数据(纳入34例接受PD-1单抗治疗的NSCLC)来进一步验证NCC-GP150的实用性。结果显示,TMB高(高于总体人群的中位数)对比TMB低的患者,PFS显著更优,mPFS分别为14.5个月vs5.2个月,HR0.36 (95% CI 0.14~0.93, log-rank P=0.03),见图1D。

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图1 Panel设计和虚拟验证bTMB与tTMB的相关性

NCC-GP150评估的bTMB与WES评估的tTMB的相关性

为了评估NCC-GP150评估的bTMB的可信性,研究纳入48例同时具有组织和血浆标本的NSCLC患者,作为技术验证队列(队列1),同时进行WES和NCC-GP150检测。结果显示,NCC-GP150评估的bTMB与WES评估的tTMB具有显著相关性,相关系数为0.62。

NCC-GP150评估的bTMB与NSCLC接受免疫治疗疗效的关系

为了评估bTMB能否筛选出可能从免疫治疗中获益的患者,研究纳入了另一个独立队列进行分析,包括50例接受抗PD-1/L1单抗治疗的患者(队列2)。与既往报道的研究结果相似,bTMB和PD-L1表达没有详细。采用6作为bTMB的cut-off值,相比于bTMB低的患者(bTMB<6,n=22),bTMB高(bTMB≥6,n=28)的患者显示出显著更好的PFS,mPFS分别为尚未达到和2.9个月(HR0.39,95% CI 0.18~0.84,log-rank = 0.01;图2A),且bTMB高的患者更可能出现肿瘤缩小(图2B)。此外,高bTMB与更好的ORR相关,两组的ORR分别为39.3% vs 9.1%,P=0.02,见图2C。此外,治疗有响应对比无响应的患者,bTMB水平显著更高,P=0.02,见图2D。

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图2 临床验证NCC-GP150检测的bTMB与NSCLC临床获益的相关性 

在单因素Cox比例风险模型中,ECOG PS评分和治疗线数与患者的PFS显著相关(ECOG: HR 2.67; 95%CI  1.21~5.88; P= 0.02。治疗线数: HR 4.50; 95%CI  2.05~9.89; P< 0.001);此外,PD-L1≥1%也与免疫治疗的获益具有显著相关性(HR0.49;95%CI 0.21~1.15;P = 0.10),见表1。在多因素Cox比例风险模型中,纳入bTMB、ECOG和治疗线数,结果显示,bTMB和PFS的相关性仍具有显著统计学意义(HR0.44; 95% CI 0.20~0.99;P= 0.05)。在多因素logistic回归分析中,纳入ECOG PS评分和治疗线数,bTMB状态与ORR显著相关(OR11.69; 95% CI 2.16~111.6; P= 0.01),见表1。

表1 PFS和ORR的单因素和多因素分析

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研究者进一步根据治疗线数(一线或二线)进行亚组分析,评估bTMB和PFS的相关性,结果均观察到bTMB 以6作为cut-off值,两组患者的PFS具有显著差异。

结论和讨论

在这一研究中,研究者开发了NCC-GP150 panel,进行TMB检测,并对其进行虚拟、技术和临床验证,评估其临床实用性。研究结果提示,采用NCC-GP150 panel进行基于ctDNA的bTMB检测,可以作为晚期NSCLC接受抗PD-1/ PD-L1单抗治疗的潜在疗效预测标志物。

参考文献

Wang Z, Duan J, Cai S, et al. Assessment of blood tumor mutational burden as a potential biomarker for immunotherapy in patients with non-small cell lung cancer with use of a next-generation sequencing cancer gene panel. JAMA oncology, 2019.


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马文松
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