JCO precision oncology
2026-05-01
Odpowiedź na immunoterapię i przeżycie chorych z rakiem płuca niedrobnokomórkowym w zależności od immunofenotypowego profilu guza
Immunotherapy Response and Survival Outcome by Immunophenotypic Signature in Non-Small Cell Lung Cancer.
Recenzja AI
Cel badania
Celem badania była ocena, czy cechy immunofenotypu guza (typ mikrośrodowiska immunologicznego i obecność struktur przypominających ośrodki chłonne – TLS) mogą lepiej przewidywać skuteczność inhibitorów punktów kontrolnych u chorych z gruczolakorakiem (LUAD) i rakiem płaskonabłonkowym płuca (LUSC).
Metoda
Przeanalizowano dane kliniczne, genomowe i transkryptomiczne 514 chorych z pięciu kohort (trzy publiczne, dwie retrospektywne), klasyfikując mikrośrodowisko guza na podstawie ekspresji RNA oraz sygnatur TLS i wykonując dekonwolucję składu komórkowego algorytmem Kassandra, z analizą przeżyć metodą log-rank i modelem Coxa.
Wyniki
Tylko 40,8% gruczolakoraków miało „immune‑hot” fenotyp, który wiązał się z lepszym całkowitym (OS) i czasem do progresji (PFS) oraz wyższym odsetkiem odpowiedzi na immunoterapię; wysoka sygnatura TLS i zwiększona infiltracja limfocytów T oraz makrofagów przewidywały korzyść z ICI. Status PD‑L1 oraz mutacje KEAP1/STK11 nie wpływały istotnie na odsetek odpowiedzi, ale były związane z gorszym OS i PFS.
Znaczenie dla praktyki
W praktyce klinicznej wyniki sugerują, że bardziej złożone oceny immunofenotypu guza (np. sygnatura TLS, charakterystyka mikrośrodowiska „immune‑hot”) mogą w przyszłości lepiej kwalifikować chorych na raka płuca do immunoterapii niż samo PD‑L1 czy TMB. Dla polskich zespołów wielodyscyplinarnych jest to argument za rozwijaniem współpracy z ośrodkami dysponującymi analizą transkryptomu i za udziałem pacjentów w badaniach klinicznych uwzględniających zaawansowane biomarkery immunologiczne.
Abstrakt oryginalny
PURPOSE: Current predictive biomarkers for immune checkpoint inhibitor (ICI)-based therapy in patients with lung adenocarcinoma (LUAD) or lung squamous cell carcinoma (LUSC), such as PD-L1 protein expression or tumor mutation burden, are still suboptimal. We aim to explore immunophenotypic factors as potential biomarkers in this patient population. METHODS: Clinical, genomic, and transcriptomic data from five patient cohorts, consisting of three publicly available data and two retrospective cohorts, were included. Immune tumor microenvironment (TME) subtype and tertiary lymphoid structure (TLS) signature were evaluated using RNA expression data, and deconvolutional cellular decomposition of tumor samples was performed using the Kassandra algorithm. Survival analysis was performed using a log-rank test and multivariate Cox regression. All statistical analyses were performed using Python version 3.10. RESULTS: In total, 514 patients were included in this analysis. A minority of LUAD (40.8%) had an immune-hot phenotype, which corresponded to better overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) than the immune-cold phenotype. TLS-high signature was also associated with a superior ICI response rate and improved PFS, even with multivariate adjustments. Increased T-cell and macrophage infiltration and trafficking were predictive of ICI response. PD-L1 status and KEAP1 or STK11 mutations did not affect the response rates but were associated with poorer OS and PFS. CONCLUSION: Dynamic and active immune recruitment, indicated by immune-hot TME and high TLS score, was predictive of ICI benefit in patients with LUAD. Further prospective studies are warranted to expand to other treatment combinations with PD-(L)1 inhibitors.