správy

Imunoterapia priniesla revolučné zmeny v liečbe malígnych nádorov, no stále existujú pacienti, ktorí z nej nemôžu mať úžitok. Preto sú v klinických aplikáciách naliehavo potrebné vhodné biomarkery na predpovedanie účinnosti imunoterapie, aby sa maximalizovala jej účinnosť a predišlo sa zbytočnej toxicite.

Biomarkery schválené FDA

Expresia PD-L1. Vyhodnotenie hladín expresie PD-L1 pomocou imunohistochémie (IHC) poskytuje skóre podielu nádoru (TPS), čo je percento čiastočne alebo úplne membránovo zafarbených nádorových buniek akejkoľvek intenzity v prežívajúcich nádorových bunkách. V klinických štúdiách slúži tento test ako pomocný diagnostický test na liečbu pokročilého nemalobunkového karcinómu pľúc (NSCLC) pembrolizumabom. Ak je TPS vzorky ≥ 1 %, uvažuje sa o expresii PD-L1; TPS ≥ 50 % naznačuje vysokú expresiu PD-L1. V počiatočnej štúdii fázy 1 (KEYNOTE-001) bola miera odpovede pacientov v podskupine PD-L1 TPS > 50 % používajúcich pembrolizumab 45,2 %, zatiaľ čo bez ohľadu na TPS bola miera odpovede všetkých pacientov, ktorí dostávali túto liečbu inhibítorom imunitného kontrolného bodu (ICI), 19,4 %. V následnej štúdii fázy 2/3 (KEYNOTE-024) boli pacienti s PD-L1 TPS > 50 % náhodne pridelení na liečbu pembrolizumabom a štandardnou chemoterapiou a výsledky preukázali významné zlepšenie celkového prežívania (OS) u pacientov liečených pembrolizumabom.

Aplikácia PD-L1 pri predpovedaní odpovedí ICI je však obmedzená rôznymi faktormi. Po prvé, optimálna prahová hodnota pre rôzne typy rakoviny sa líši. Napríklad, Pabolizumab sa môže použiť, keď je expresia PD-L1 v nádore u pacientov s rakovinou žalúdka, pažeráka, močového mechúra a pľúc 1 %, 10 % a 50 %. Po druhé, hodnotenie bunkovej populácie expresie PD-L1 sa líši v závislosti od typu rakoviny. Napríklad pri liečbe rekurentného alebo metastatického spinocelulárneho karcinómu hlavy a krku sa môže zvoliť iná testovacia metóda schválená FDA, a to Komplexné pozitívne skóre (CPS). Po tretie, medzi expresiou PD-L1 pri rôznych druhoch rakoviny a odpoveďou ICI takmer neexistuje korelácia, čo naznačuje, že nádorové pozadie môže byť kľúčovým faktorom pri predpovedaní biomarkerov ICI. Napríklad podľa výsledkov testu CheckMate-067 je negatívna prediktívna hodnota expresie PD-L1 pri melanóme iba 45 %. Viaceré štúdie nakoniec zistili, že expresia PD-L1 je nekonzistentná v rôznych nádorových léziách u jedného pacienta, dokonca aj v rámci toho istého nádoru. Stručne povedané, hoci počiatočné klinické štúdie NSCLC podnietili výskum expresie PD-L1 ako možného prediktívneho biomarkera, jej klinické využitie pri rôznych typoch rakoviny zostáva nejasné.

Záťaž nádorových mutácií. Záťaž nádorových mutácií (TMB) sa používa ako alternatívny indikátor imunogenicity nádoru. Podľa výsledkov klinickej štúdie KEYNOTE-158 mali pacienti s najmenej 10 mutáciami na megabázu (vysoká TMB) vyššiu mieru odpovede ako pacienti s nízkou TMB. Stojí za zmienku, že v tejto štúdii bola TMB prediktorom PFS, ale nedokázala predpovedať OS.

Odpoveď na imunoterapiu je poháňaná hlavne rozpoznávaním nových antigénov T-bunkami. Imunogenicita spojená s vyšším TMB závisí aj od rôznych faktorov vrátane nádorového neoantigénu prezentovaného nádorom; imunitný systém rozpoznáva nádorové neoantigény; schopnosť hostiteľa iniciovať antigén-špecifické odpovede. Napríklad údaje naznačujú, že nádory s najvyššou infiltráciou niektorých imunitných buniek môžu v skutočnosti mať amplifikáciu klonov inhibičných regulačných T-buniek (Treg). Okrem toho sa rozsah TMB môže líšiť od potenciálu neoantigénov TMB, pretože presné miesto mutácie tiež zohráva významnú úlohu; mutácie, ktoré sprostredkúvajú rôzne dráhy prezentácie antigénu, môžu ovplyvniť prezentáciu (alebo neprezentáciu) nových antigénov imunitnému systému, čo naznačuje, že vnútorné a imunologické charakteristiky nádoru musia byť konzistentné, aby sa dosiahli optimálne odpovede ICI.

V súčasnosti sa TMB meria pomocou sekvenovania novej generácie (NGS), ktoré sa môže líšiť v závislosti od inštitúcie (interne) alebo od používaných komerčných platforiem. NGS zahŕňa sekvenovanie celého exómu (WES), sekvenovanie celého genómu a cielené sekvenovanie, ktoré možno získať z nádorového tkaniva a cirkulujúcej nádorovej DNA (ctDNA). Stojí za zmienku, že rôzne typy nádorov majú širokú škálu TMB, pričom imunogénne nádory, ako je melanóm, NSCLC a spinocelulárny karcinóm, majú najvyššie hladiny TMB. Podobne aj detekčné metódy určené pre rôzne typy nádorov majú rôzne definície prahových hodnôt TMB. V štúdii NSCLC, melanómu, uroteliálneho karcinómu a malobunkového karcinómu pľúc tieto detekčné metódy používajú rôzne analytické metódy (ako je WES alebo PCR detekcia pre špecifický počet príbuzných génov) a prahové hodnoty (vysoký TMB alebo nízky TMB).

Mikrosatelity sú vysoko nestabilné. Vysoko nestabilný mikrosatelit (MSI-H), ako biomarker pan-rakoviny pre odpoveď ICI, má vynikajúci výkon pri predpovedaní účinnosti ICI pri rôznych druhoch rakoviny. MSI-H je výsledkom defektov opravy nesúladu (dMMR), čo vedie k vysokej miere mutácií, najmä v oblastiach mikrosatelitov, čo vedie k produkcii veľkého počtu nových antigénov a nakoniec k spusteniu klonálnej imunitnej odpovede. Vzhľadom na vysokú mutačnú záťaž spôsobenú dMMR možno nádory MSI-H považovať za typ nádoru s vysokou mutačnou záťažou (TMB). Na základe výsledkov klinických štúdií KEYNOTE-164 a KEYNOTE-158 schválil FDA pembrolizumab na liečbu nádorov MSI-H alebo dMMR. Ide o jeden z prvých liekov na pan-rakovinu schválených FDA na základe biológie nádoru, a nie histológie.

Napriek významnému úspechu existujú aj problémy, ktoré je potrebné mať na pamäti pri používaní MSI statusu. Napríklad až 50 % pacientov s kolorektálnym karcinómom s dMMR nereaguje na liečbu ICI, čo zdôrazňuje dôležitosť iných znakov pri predpovedaní odpovede. Prispievajúcimi faktormi môžu byť aj iné vnútorné znaky nádorov, ktoré nemožno vyhodnotiť súčasnými detekčnými platformami. Napríklad sa objavili správy, že pacienti s mutáciami v génoch kódujúcich dôležité katalytické podjednotky polymerázy delta (POLD) alebo polymerázy ε (POLE) v oblasti DNA nemajú replikačnú presnosť a vykazujú fenotyp „supermutácie“ vo svojich nádoroch. Niektoré z týchto nádorov majú významne zvýšenú mikrosatelitovú nestabilitu (preto patria do MSI-H), ale nechýbajú im proteíny na opravu nesúladu (preto sa nejedná o dMMR).

Okrem toho, podobne ako TMB, aj MSI-H je ovplyvnený novými typmi antigénov generovanými nestabilitou mikrosatelitov, rozpoznávaním nových typov antigénov hostiteľom a reakciou imunitného systému hostiteľa. Dokonca aj v nádoroch typu MSI-H bolo identifikovaných veľké množstvo jednonukleotidových mutácií ako pasažierske mutácie (nehnacie mutácie). Preto nestačí spoliehať sa iba na počet mikrosatelitov identifikovaných v nádore; skutočný typ mutácie (identifikovaný prostredníctvom špecifických profilov mutácií) môže zlepšiť prediktívnu účinnosť tohto biomarkera. Okrem toho, iba malá časť pacientov s rakovinou patrí do nádorov MSI-H, čo naznačuje súčasnú potrebu širšie použiteľných biomarkerov. Preto identifikácia ďalších účinných biomarkerov na predpovedanie účinnosti a usmernenie liečby pacientov zostáva dôležitou oblasťou výskumu.

Výskum biomarkerov založený na organizáciách

Vzhľadom na to, že mechanizmus účinku ICI spočíva v zvrátení potlačenia imunitných buniek, a nie v priamom zacielení na vnútorné dráhy nádorových buniek, ďalší výskum by sa mal zamerať na systematickú analýzu prostredia rastu nádoru a interakcie medzi nádorovými bunkami a imunitnými bunkami, čo môže pomôcť objasniť faktory ovplyvňujúce odpoveď ICI. Mnohé výskumné skupiny študovali nádorové alebo imunitné vlastnosti špecifických typov tkanív, ako sú napríklad vlastnosti mutácií nádorových a imunitných génov, deficity prezentácie nádorových antigénov alebo viacbunkové imunitné centrá alebo agregáty (ako napríklad terciárne lymfoidné štruktúry), ktoré môžu predpovedať odpovede na imunoterapiu.

Výskumníci použili NGS na sekvenovanie nádoru a imunitného exómu a transkriptómu tkanív pacientov pred a po liečbe ICI a vykonali priestorovú zobrazovaciu analýzu. Použitím viacerých integrovaných modelov v kombinácii s technikami, ako je sekvenovanie jednotlivých buniek a priestorové zobrazovanie alebo multiomické modely, sa zlepšila prediktívna schopnosť výsledkov liečby ICI. Okrem toho komplexná metóda na hodnotenie imunitných signálov nádoru a vnútorných charakteristík nádoru tiež preukázala silnejšiu prediktívnu schopnosť. Napríklad komplexná metóda dávkového sekvenovania, ktorá súčasne meria charakteristiky nádoru a imunitné charakteristiky, je lepšia ako jedna analytická premenná. Tieto výsledky zdôrazňujú potrebu simulácie účinnosti ICI komplexnejším spôsobom vrátane začlenenia výsledkov hodnotenia imunitnej kapacity hostiteľa, vnútorných charakteristík nádoru a imunitných zložiek nádoru do jednotlivých pacientov, aby sa lepšie predpovedalo, ktorí pacienti budú reagovať na imunoterapiu.

Vzhľadom na zložitosť začlenenia faktorov nádoru a hostiteľa do výskumu biomarkerov, ako aj na potenciálnu potrebu longitudinálnej integrácie prvkov imunitného mikroprostredia, ľudia začali skúmať biomarkery pomocou počítačového modelovania a strojového učenia. V súčasnosti sa v tejto oblasti objavili prelomové výskumné úspechy, ktoré naznačujú budúcnosť personalizovanej onkológie s pomocou strojového učenia.

Výzvy, ktorým čelia tkanivové biomarkery

Obmedzenia analytických metód. Niektoré zmysluplné biomarkery fungujú dobre pri určitých typoch nádorov, ale nie nevyhnutne pri iných typoch nádorov. Hoci špecifické génové znaky nádoru majú silnejšiu prediktívnu schopnosť ako TMB a iné, nemožno ich použiť na diagnostiku všetkých nádorov. V štúdii zameranej na pacientov s NSCLC sa zistilo, že znaky génových mutácií sú prediktívnejšie pre účinnosť ICI ako vysoký TMB (≥ 10), ale viac ako polovica pacientov nebola schopná detegovať znaky génových mutácií.

Heterogenita nádoru. Metóda tkanivového biomarkera odoberá vzorky iba z jedného miesta nádoru, čo znamená, že vyhodnotenie špecifických častí nádoru nemusí presne odrážať celkovú expresiu všetkých nádorov u pacienta. Štúdie napríklad zistili heterogenitu v expresii PD-L1 medzi nádormi a v rámci nich a podobné problémy existujú aj s inými tkanivovými markermi.

Vzhľadom na zložitosť biologických systémov mohli byť mnohé predtým používané tkanivové biomarkery zjednodušené. Okrem toho sú bunky v nádorovom mikroprostredí (TME) zvyčajne mobilné, takže interakcie zobrazené v priestorovej analýze nemusia predstavovať skutočné interakcie medzi nádorovými bunkami a imunitnými bunkami. Aj keď biomarkery dokážu ideálne reprezentovať celé nádorové prostredie v konkrétnom časovom bode, tieto ciele sa stále môžu indukovať a dynamicky meniť v priebehu času, čo naznačuje, že jeden snímok v časovom bode nemusí dobre reprezentovať dynamické zmeny.

Heterogenita pacienta. Aj keď sa zistia známe genetické zmeny súvisiace s rezistenciou na ICI, niektorí pacienti so známymi biomarkermi rezistencie môžu stále mať z liečby ICI úžitok, pravdepodobne kvôli molekulárnej a/alebo imunitnej heterogenite v rámci nádoru a na rôznych miestach nádoru. Napríklad deficit β2-mikroglobulínu (B2M) môže naznačovať novú alebo získanú rezistenciu na lieky, ale kvôli heterogenite deficitu B2M medzi jednotlivcami a v rámci nádorov, ako aj kvôli interakcii mechanizmov imunitného rozpoznávania u týchto pacientov, deficit B2M nemusí byť silným predpokladom individuálnej rezistencie na lieky. Preto aj napriek prítomnosti deficitu B2M môžu pacienti stále mať z terapie ICI úžitok.

Organizačne založené longitudinálne biomarkery
Expresia biomarkerov sa môže časom a s vplyvom liečby meniť. Statické a jednorazové hodnotenia nádorov a imunobiológie môžu tieto zmeny prehliadnuť a prehliadnuť sa môžu aj zmeny v TME nádoru a úrovni imunitnej odpovede hostiteľa. Viaceré štúdie ukázali, že odber vzoriek pred a počas liečby môže presnejšie identifikovať zmeny súvisiace s liečbou ICI. To zdôrazňuje dôležitosť dynamického hodnotenia biomarkerov.

Biomarkery na báze krvi
Výhoda krvnej analýzy spočíva v jej schopnosti biologicky vyhodnotiť všetky jednotlivé nádorové lézie, pričom odráža priemerné hodnoty, a nie hodnoty špecifických miest, vďaka čomu je obzvlášť vhodná na hodnotenie dynamických zmien súvisiacich s liečbou. Početné výsledky výskumu ukázali, že použitie cirkulujúcej nádorovej DNA (ctDNA) alebo cirkulujúcich nádorových buniek (CTC) na hodnotenie minimálnej reziduálnej choroby (MRD) môže usmerniť rozhodnutia o liečbe, ale tieto testy majú obmedzené informácie o predpovedaní, či pacienti môžu mať prospech z imunoterapií, ako je ICI. Preto je potrebné testovanie ctDNA kombinovať s inými metódami na meranie imunitnej aktivácie alebo imunitnej kapacity hostiteľa. V tomto ohľade sa dosiahol pokrok v imunofenotypizácii periférnych krvných mononukleárnych buniek (PBMC) a proteomickej analýze extracelulárnych vezikúl a plazmy. Napríklad periférne podtypy imunitných buniek (ako napríklad CD8+ T bunky), vysoká expresia molekúl imunitných kontrolných bodov (ako napríklad PD1 na periférnych CD8+ T bunkách) a zvýšené hladiny rôznych proteínov v plazme (ako napríklad CXCL8, CXCL10, IL-6, IL-10, PRAP1 a VEGFA) môžu slúžiť ako účinné doplnky k dynamickým ko-biomarkerom ctDNA. Výhodou týchto nových metód je, že dokážu vyhodnotiť zmeny v nádore (podobne ako zmeny detegované pomocou ctDNA) a môžu tiež odhaliť zmeny v imunitnom systéme pacienta.

Rádiomika
Prediktívne faktory obrazových dát dokážu efektívne prekonať obmedzenia odberu vzoriek tkanivových biomarkerov a biopsie a dokážu pozorovať celý nádor a možné ďalšie metastatické miesta v ktoromkoľvek časovom bode. Preto sa v budúcnosti môžu stať dôležitou súčasťou neinvazívnych dynamických biomarkerov. Delta rádiomika dokáže kvantitatívne vypočítať zmeny vo viacerých charakteristikách nádoru (ako je veľkosť nádoru) v rôznych časových bodoch, napríklad pred a po liečbe ICI, počas liečby a pri následnom sledovaní. Delta rádiomika dokáže nielen predpovedať počiatočnú alebo žiadnu odpoveď na skorú liečbu, ale aj identifikovať získanú rezistenciu voči ICI v reálnom čase a monitorovať akúkoľvek recidívu po úplnej remisii. Zobrazovací model vyvinutý pomocou technológie strojového učenia je dokonca lepší ako tradičný štandard RECIST pri predpovedaní odpovede na liečbu a možných nežiaducich udalostí. Súčasný výskum naznačuje, že tieto rádiomické modely majú plochu pod krivkou (AUC) až 0,8 až 0,92 pri predpovedaní odpovede na imunoterapiu.

Ďalšou výhodou rádiomiky je jej schopnosť presne identifikovať pseudoprogresiu. Rádiomický model vytvorený pomocou strojového učenia dokáže efektívne rozlíšiť medzi skutočnou a falošnou progresiou opätovným meraním údajov CT alebo PET pre každý nádor vrátane faktorov, ako je tvar, intenzita a textúra, s AUC 0,79. Tieto rádiomické modely sa môžu v budúcnosti použiť na zabránenie predčasnému ukončeniu liečby v dôsledku nesprávneho posúdenia progresie ochorenia.

Črevná mikrobiota
Očakáva sa, že biomarkery črevnej mikrobioty predpovedajú terapeutickú odpoveď ICI. Početné štúdie ukázali, že špecifická črevná mikrobiota úzko súvisí s odpoveďou rôznych typov rakoviny na liečbu ICI. Napríklad u pacientov s melanómom a rakovinou pečene je množstvo baktérií Ruminococcaceae spojené s odpoveďou na imunoterapiu PD-1. Obohatenie o Akkermansia muciniphila je bežné u pacientov s rakovinou pečene, rakovinou pľúc alebo karcinómom obličkových buniek, ktorí dobre reagujú na liečbu ICI.

Okrem toho nový model strojového učenia môže byť nezávislý od typov nádorov a spájať špecifické rody črevných baktérií s terapeutickou odpoveďou imunoterapie. Ďalšie štúdie tiež odhalili špecifickú úlohu, ktorú jednotlivé bakteriálne skupiny zohrávajú v regulácii imunitného systému hostiteľa, a ďalej skúmajú, ako zabrániť alebo podporiť únik rakovinových buniek imunitným systémom.

Neoadjuvantná liečba
Dynamické hodnotenie biológie nádoru môže usmerniť následné stratégie klinickej liečby. Štúdia neoadjuvantnej terapie môže vyhodnotiť terapeutický účinok prostredníctvom patologickej remisie v chirurgických vzorkách. Pri liečbe melanómu je primárna patologická odpoveď (MPR) spojená s mierou prežitia bez recidívy. V štúdii PRADO výskumníci určujú ďalšie klinické intervenčné opatrenia, ako je chirurgický zákrok a/alebo adjuvantná terapia, na základe údajov o patologickej remisii špecifických pre pacienta.

Spomedzi rôznych typov rakoviny stále chýba priame porovnanie niekoľkých nových možností adjuvantnej terapie. Preto je voľba medzi monoterapiou imunoterapiou alebo kombinovanou terapiou často spoločne rozhodnutá ošetrujúcim lekárom a pacientom. V súčasnosti výskumníci vyvinuli funkciu interferónu gama (IFN gama) obsahujúcu 10 génov ako biomarker na predpovedanie patologickej remisie melanómu po neoadjuvantnej liečbe. Tieto funkcie ďalej integrovali do algoritmu na výber pacientov so silnou alebo slabou odpoveďou na neoadjuvantnú liečbu. V následnej štúdii s názvom DONIMI výskumníci použili toto skóre v kombinácii s komplexnejšou analýzou nielen na predpovedanie odpovede na liečbu, ale aj na určenie, ktorí pacienti s melanómom v štádiu III potrebujú pridanie inhibítorov históndeacetylázy (HDACi) na zvýšenie odpovede na neoadjuvantnú liečbu ICI.

Model nádoru odvodený od pacientov
In vitro modely nádorov majú potenciál predpovedať špecifické reakcie pacienta. Na rozdiel od in vitro platformy používanej na analýzu spektra reakcie na lieky pri hematologických malignitách, solídne nádory čelia väčším výzvam kvôli svojej jedinečnej mikroštruktúre nádoru a interakciám s imunitným systémom nádoru. Jednoduchá kultúra nádorových buniek nedokáže tieto zložité vlastnosti ľahko replikovať. V tomto prípade môžu nádorom podobné orgány alebo orgánové čipy pochádzajúce od pacientov kompenzovať tieto štrukturálne obmedzenia, pretože si dokážu zachovať pôvodnú štruktúru nádorových buniek a simulovať interakcie s lymfoidnými a myeloidnými imunitnými bunkami s cieľom vyhodnotiť reakcie ICI špecifickým spôsobom pre pacienta, čím sa presnejšie reprodukujú biologické vlastnosti v realistickejšom trojrozmernom prostredí.

Niekoľko prelomových štúdií v Číne a Spojených štátoch prijalo tento nový vysoko presný trojrozmerný in vitro model nádoru. Výsledky ukazujú, že tieto modely dokážu účinne predpovedať reakciu rakoviny pľúc, rakoviny hrubého čreva, rakoviny prsníka, melanómu a iných nádorov na ICI. To kladie základy pre ďalšie overovanie a štandardizáciu prediktívnej výkonnosti týchto modelov.