研究:对黑色素瘤联合免疫治疗的反应取决于免

2019-04-12 16:09:32 围观 : 88

  研究:对黑色素瘤联合免疫治疗的反应取决于免疫细胞的比例

  2017年7月20日

  根据UC旧金山研究人员加入的一项由加州大学旧金山分校卫生部医师加入的新研究,黑色素瘤患者是否能更好地应对单一免疫治疗药物或两种药物的组合取决于其肿瘤中某些白细胞的丰度。该研究结果提供了一种新的预测生物标志物,用于鉴定最有可能对称为检查点抑制剂的免疫治疗药物组合反应良好的患者,并保护那些对组合治疗的潜在不良副作用无反应的患者。

  “联合免疫疗法是非常昂贵且非常有毒的”。加州大学旧金山分校Helen Diller家庭综合癌症中心黑色素瘤临床研究主任,新研究的高级作者,医学博士Adil Daud说。 “如果他们不需要,你会给患者带来很多额外的风险,你可以提前知道谁可以从中受益,从而调整风险。”

  该研究于2017年7月20日在线发表于Journal of Clinical Investigation Insight,该研究描述了一种测定渗入黑色素瘤的免疫细胞丰度的检测方法。研究结果显示,在肿瘤中称为T细胞的免疫细胞水平较低的患者受益于两种免疫治疗药物的串联。这组作者说,这些测量结果可以为临床医生提供一种预测最能从联合免疫治疗中获益的患者。

  “这是最好的临床研究”,加州大学旧金山分校的医学博士Katy Tsai说,他是一名肿瘤内科医生,也是新报告的主要作者。 “我们已经确定某些东西是黑色素瘤的预测生物标志物,我们也希望在其他肿瘤类型中对其进行验证。”

  T细胞是免疫细胞,可以在我们的身体上巡视感染或其他疾病的迹象,通过膜上的告密蛋白识别罪魁祸首细胞。我们身体的正常细胞在其外套上携带某些蛋白质,这些蛋白质充当“检查点”。使它们对T细胞不可见。但事实证明,许多癌症细胞采用相同的技巧 - 他们用同样的蛋白质之一掩盖自己,称为PD-L1,导致携带称为PD-1的互补蛋白质的T细胞将其误认为是无害的。 PD-L1因此像假身份证一样,允许癌细胞生存和繁殖而不被免疫系统检测到。

  被称为检查点抑制剂的免疫治疗药物通过在他们的消失行为中投掷扳手来解开癌细胞:这些药物阻断PD-L1或PD-1,使T细胞识别癌细胞是有害的并杀死它们。

  有四种FDA批准的检查点抑制剂:ipilimumab,nivolumab,pembrolizumab和atezolizumab。这些药物在某些情况下非常成功,但它们只能帮助约20%至40%的患者。医生改善疗效的方法之一是同时使用多种药物。但这些药物的毒副作用可能会增加,临床医生需要能够正确预测那些最有可能对单一药物或组合产生反应的人。

  相关故事AMSBIO全面的敲除细胞系和裂解物组合发现细胞侧向抑制的新机制研究人员利用“自杀基因”设计干细胞以诱导除β细胞以外的所有细胞死亡在之前的一项研究中,Daud及其同事研究了一些个体的原因对阻断PD-1的检查点抑制剂反应良好,发现肿瘤中含有高T细胞群的患者称为部分耗尽的CD8 +细胞,对抗PD-1药物nivolumab治疗反应良好。有趣的是,这些细胞具有高水平的PD-1和CTLA-4,这是另一种众所周知的免疫检查点蛋白,其被免疫治疗药物例如ipilimumab靶向。

  在新的报告中,研究人员研究了来自102名黑色素瘤患者的肿瘤样本,从样本中提取T细胞,并使用细胞分选设备来估计样本中免疫细胞的相对比例。然后患者仅接受nivolumab治疗,或接受nivolumab和ipilimumab治疗。最后,研究人员进行了统计测试,以发现患者人口统计学,免疫细胞群和药物反应之间的相关性。

  研究小组发现,患有高水平T细胞的患者从仅使用一种药物治疗中获益匪浅。另一方面,女性和肝转移患者的肿瘤免疫细胞数量较少,对组合治疗反应良好。

  “你正在推动两种不同的油门踏板--PD-1和CTLA-4,”加州大学旧金山分校帕克癌症免疫治疗中心的成员道德说。 “如果你是那些疲惫的T细胞数量较少的患者之一,你就更有可能从这两种药物中获益。

   ”

  该小组接下来将探讨为什么女性T细胞较少 - 反过来,对单一免疫治疗药物的反应减弱 - 以及这些因素是否与年龄,雌激素水平或怀孕有关。

  研究人员开发的细胞计数分析是耗费时间和资源的,特别是因为它需要新鲜的肿瘤样本和精心设计的细胞分选机,并且只能在加州大学旧金山分校获得。为了解决这些局限性,该团队正在开展更广泛适用的测试,该测试将测量肿瘤中存在于T细胞上的PD-1和CTLA-4蛋白的水平,并将其用作替代标记物。免疫细胞计数。

  “在六个月到一年之内,我们应该使用相当常见,较便宜的技术进行分析”。多德说。 “它可以用于新鲜的,冷冻的或石蜡包埋的肿瘤块。”通过这种更容易的测试,研究人员希望将他们对免疫细胞浸润的研究扩展到其他癌症类型以及来自美国和国际不同地区的更大的患者群体。

  来源:HTTPS://www.ucsf.edu/news/2017/07/407801/immune-cell-numbers-predict-response-combination-immunotherapy-melanoma