2021年12月01日，上海交通大学医学院上海市免疫学研究所叶幼琼研究员、美国Texas A&M大学韩冷教授、中南大学湘雅医院皮肤科陈翔教授和刘洪教授等研究团队在The Innovation上发表题为Profiling of immune features to predict immunotherapy efficacy的原创性论文。该研究系统探讨了在原发性、转移性和 ICB 治疗的肿瘤中浸润免疫细胞群丰度以及免疫检查点基因表达之间的相关性；揭示了ICB治疗受益者的抑制型或激活型的免疫特征在治疗后显著升高，未受益者则没有升高；构建了基于患者治疗前后血浆中ILs动态变化的ICB疗效预测模型。这一研究成果对于预测肿瘤免疫治疗患者的长期疗效具有深远的指导意义。

图1. 图文摘要

免疫检查点阻断 (Immune Checkpoint Blockade，ICB) 疗法在不同癌症中表现出显著的临床益处，但大多数患者的反应率相对较低，这与肿瘤的免疫微环境（Tumor Immune Microenvironment，TIME）有密切关系。TIME 中包括各种具有多样性和可塑性的免疫细胞群，同时有各种激活型和抑制型免疫检查点的表达，这些免疫特征对于维持体内免疫稳态和调节免疫反应的类型、幅度和持续时间尤为重要。全面了解肿瘤浸润免疫细胞群以及免疫检查点之间的关系对于深入解析肿瘤免疫治疗的机制至关重要，并有利于我们寻找有效的预测ICB治疗疗效的标记物。前人研究揭示肿瘤突变负荷、新抗原负荷、微卫星不稳定性等可以作为生物标志物来预测患者对 ICB 治疗的反应。然而，这些标志物主要用于 ICB 治疗前的患者评估，而治疗期间的动态变化对这些生物标记的准确性影响还知之甚少。因此，基于免疫治疗的动态过程建立ICB疗效预测模型在临床中具有重要意义。

在本项研究中，该团队利用生物信息学分析手段系统地解析了癌症基因组图谱（The Cancer Genomics Atlas）中包含33 种癌症，超过1000样本的转移性肿瘤数据集，以及多个独立具有ICB治疗数据集中14个激活型和20个抑制型免疫检查点表达之间的成对相关性，以及各类免疫细胞丰度的相关性，提示这些免疫特征处于动态平衡状态（图2A-B）。进一步比较治疗前后TIME中的免疫特征变化，发现从免疫治疗中受益者大多数免疫检查点和免疫细胞群丰度显著升高，而未受益者则未见明显变化（图2C），同时在治疗前受益者和未受益者这些免疫特征并没有显著差异，说明ICB治疗的获益与免疫的激活相关。

图2. 项目分析流程

临床上，在两个独立anti-PD-1肺癌治疗队列中，检测在治疗开始后 2个周期（4-6周）患者血浆中ILs的表达，建立一种预测免疫治疗疗效的模型（图2D、图3A-E），并在不同数据集验证模型准确性（图3F-H）。该方法是非入侵性的，具有低成本和高效率的特征，能够在治疗早期评估ICB疗效，早于基于影像学等传统检测方法，是动态预测免疫治疗疗效的新范式。

图3. 动态预测模型预测免疫治疗疗效

这一研究全面阐释了TIME中免疫特征的动态平衡，揭示ICB治疗受益者和未受益者的抑制型或激活型的免疫特征在治疗前后的变化，同时基于治疗前后患者血浆中ILs的动态变化构建ICB疗效预测模型。这一研究成果对于预测肿瘤免疫治疗患者的长期疗效具有指导意义。该动态预测模型提高了免疫治疗疗效预测的准确性，在临床上具有广泛的适用性。

论文链接：https://www.cell.com/the-innovation/fulltext/S2666-6758(21)00119-3

叶幼琼研究员及课题组简介：

叶幼琼，研究员，博士生导师。2016年博士毕业于同济大学， 2016-2019年德克萨斯州休斯敦健康科学中心博士后。2020年1月加入上海交通大学医学院上海市免疫学研究所，担任肿瘤多组学与肿瘤免疫课题组长（PI）。课题组主要以生物数据及信息挖掘为驱动，围绕着肿瘤发生，肿瘤微环境与肿瘤免疫治疗展开研究工作，相关研究成果以第一（共同）或通讯作者身份发表在Nature Metabolism、Nature Immunology、Cancer Cell、Nature Communications、Cell Systems等期刊。