引言

• 免疫治疗的发展带来的机遇与挑战
• 生物标志物的定义与作用
• SITC对生物标志物分类的建议

背景与目的

• 免疫疗法发展带来生物标志物选择的机遇与挑战
• 为早期免疫治疗临床试验提供生物标志物选择指导

生物标志物的优先级概念

基本生物标志物

• 定义：在多种肿瘤环境中具有临床相关性
• 示例：中性粒细胞与淋巴细胞比值、血清乳酸脱氢酶和白蛋白等
• 具有跨肿瘤类型的生物学和临床相关性
• 测试可行性高
• 如中性粒细胞与淋巴细胞比值、血清乳酸脱氢酶和白蛋白、程序性死亡配体1免疫组化、微卫星稳定性评估、肿瘤突变负荷等

资格生物标志物

• 定义：特定试验背景下相关的基本生物标志物子集
• 示例：针对特定分子的治疗所需的蛋白或标志物表达
• 纳入临床试验设计，患者入组必需
• 特定试验背景下相关的基本生物标志物子集

新兴生物标志物

• 定义：有早期生物学或临床相关性证据，但缺乏标准化或跨肿瘤类型数据
• 示例：循环肿瘤DNA、T和B细胞多样性和克隆性等
• 有早期生物学或临床相关性证据
• 缺乏标准化或跨肿瘤类型数据

预测性与预后性生物标志物

预后性生物标志物

• 定义：独立于治疗将肿瘤和宿主变量与临床结果相关联
• 示例：肿瘤大小、淋巴结受累、分子标记等
• 独立于治疗，反映肿瘤和宿主变量与临床结局的关系
• 用于随机分组分层、确定潜在治疗靶点、指导特定患者亚组治疗

预测性生物标志物

• 定义：与治疗反应相关，帮助确定可能从特定疗法中获益或耐药的患者
• 示例：雌激素和孕激素受体、HER2等
• 与治疗反应相关，帮助识别可能从特定治疗中获益或耐药的患者
• 通过回顾性分析大型随机试验发现和验证

兼具预测性和预后性的生物标志物

• 示例：雌激素和孕激素受体、PD - L1表达等
• 部分生物标志物兼具预后和预测作用
• 免疫治疗策略中，两者重叠显著

确定生物标志物的过程

• 由SCION教师与SITC生物标志物和病理委员会构建评论
• 进行匿名德尔菲调查达成共识
• 最低共识水平为80%

基本生物标志物的标准

目标

• 加速有效药物的识别、早期排除有毒和无效治疗等
• 加速识别有效药物
• 早期排除有毒和无效治疗
• 评估患者肿瘤反应可能性
• 便于早期研究比较

标准

• 临床和/或生物学相关性强、广泛适用于多种肿瘤类型和治疗方法、高可行性
• 有临床和/或生物学相关性的有力证据
• 广泛适用于不同肿瘤类型和治疗方法
• 可行性高，常规临床可获取

基本生物标志物数据收集建议

患者数据和外周血生物标志物

• 患者人口统计学和免疫功能数据
• 全血细胞计数及分类、乳酸脱氢酶、白蛋白水平等
• 包括患者人口统计学、表现状态和免疫功能
• 如全血细胞计数及分类、乳酸脱氢酶、白蛋白水平、综合代谢指标

中性粒细胞与淋巴细胞比值、全身免疫炎症指数

• NLR对免疫检查点阻断治疗反应的预测作用
• SII作为炎症和免疫能力的生物标志物
• NLR可预测免疫检查点阻断治疗反应
• SII反映炎症和免疫能力，部分情况下比NLR更能反映患者预后

白蛋白 ± 总蛋白

• 反映患者营养状况、肝功能和全身健康
• 对治疗结果预测和治疗干预的指导作用
• 反映患者营养状况、肝功能和全身健康
• 可预测治疗结局、指导干预和监测疾病进展

乳酸脱氢酶

• 与免疫治疗患者生存结果的关联
• 建议在免疫治疗试验中检测基线和治疗后水平
• 与ICB治疗预后关联
  • 多肿瘤类型和人群中，血清LDH升高与不良生存结局相关
  • 特定癌症中效应更显著
• 潜在生物学影响
  • 肿瘤坏死相关代谢改变
  • 肿瘤床乳酸酸中毒
  • 肿瘤释放碎片相关指标

放射学/影像组学

• 传统肿瘤治疗评估的影像学标准（RECIST）及其局限性
• 影像组学的概念和应用
• PET成像在免疫肿瘤学中的作用
• 传统评估标准
  • RECIST和iRECIST标准
  • 局限性与其他评估方法探索
• 影像组学
  • 量化肿瘤特征与构建预测模型
  • 应用于多种影像检查
  • 对PET成像的应用及意义

病理分期

• CAP建议的肿瘤生物学测量指标
• 神经侵犯、淋巴血管侵犯等的预后影响
• CAP建议的肿瘤生物学指标
  • 分级、淋巴结受累、切缘等
  • 神经侵犯（NI）与预后
  • 淋巴血管侵犯（LI）与预后

程序性死亡配体1

• 指导免疫检查点阻断治疗患者选择的作用
• 不同癌症类型中PD - L1表达与治疗反应的关系
• PD - L1免疫组化检测的挑战和建议
• 表达评估方法
  • TPS和CPS
• 与ICB治疗反应的关系
  • 高表达与更好反应和预后
  • 部分研究显示与表达无关
• 检测挑战与建议
  • 不同检测方法差异
  • 报告连续数据及染色测定细节

肿瘤突变负荷（TMB）

• 定义：标本中存在的突变总数
• 对总生存期（OS）的影响
  • 部分癌症：高TMB与较差OS相关，如肾上腺皮质癌（ACC）等
  • 部分癌症：高TMB预测较好OS，如膀胱癌（BLCA）等
  • 部分癌症：无预后关联，如肺腺癌（LUAD）和肺鳞癌（LUSC）
• 作为免疫检查点阻断（ICB）反应预测标志物
  • 非小细胞肺癌（NSCLC）：高TMB患者接受ICB治疗无进展生存期（PFS）显著更长
  • 其他癌症：如黑色素瘤、头颈癌和肾细胞癌（RCC），较高TMB可预测ICB良好结局
• 血浆TMB
  • 提出原因：组织异质性可能导致采样偏差
  • 与组织TMB比较：二者不等价，血浆TMB面临样本异质性和检测变异性挑战
  • NSCLC患者：高组织TMB与预后相关；高血液TMB患者接受ICB治疗PFS和客观缓解率（ORR）更优，但对OS无评估
• 定义与对生存的影响
  • 不同癌症类型中影响不同
  • “高TMB”界定主观
• 预测ICB反应
  • 部分研究显示高TMB与更好预后相关
  • 临床应用挑战与评估

资格生物标志物

原理与考虑因素

• 定义：特定试验背景下相关的重要生物标志物子集，用于指导靶向治疗决策
• 纳入理由
  • 增强试验疗效：富集可能对治疗有反应的患者，缩短观察临床获益时间，减少样本量
  • 减少不必要暴露：避免患者接受无效治疗，减少副作用，提高安全性
  • 促进个性化医疗：根据患者独特分子和免疫特征制定更有针对性的治疗方案
• 实施考虑因素
  • 临床和生物学相关性：有强大证据支持其在多种肿瘤类型和治疗背景下的预测价值
  • 可行性和标准化：可用标准化、可重复的检测方法测量，确保不同实验室结果一致
  • 监管和成本考虑：符合监管要求，具有成本效益，便于广泛应用
  • 伦理考虑：使用需符合伦理，避免不合理排除可能受益的患者
• 纳入理由
  • 提高试验疗效
  • 减少不必要暴露
  • 促进个性化医疗
• 实施考虑因素
  • 临床与生物学相关性
  • 可行性与标准化
  • 监管与成本考量
  • 伦理考量

新兴生物标志物

早期免疫治疗临床试验新兴生物标志物

• 患者水平（全身免疫和肿瘤负荷）
  • 循环肿瘤DNA（ctDNA）：与早期肿瘤复发相关，优先级高
  • 外周血细胞表型分析：仅能识别严重紊乱，不适用于广泛应用
  • T和B细胞受体谱分析：定义外周免疫能力和肿瘤免疫反应
  • 微生物组：粪便/肿瘤中可预测结局
  • 基于人工智能的放射组学标志物：可与免疫浸润相关
  • 细胞因子和趋化因子：评估急性免疫反应风暴
  • 外泌体：血清肿瘤标志物
  • 癌细胞
    • 主要组织相容性复合体（MHC）I类、β2 - 微球蛋白（β2M）：重要性被广泛认可，需开展支持性研究，优先级高
• 肿瘤微环境（TME）
  • TME表型：炎症型、冷型、荒漠型
  • 肿瘤浸润免疫细胞：细胞定量/表型分析
  • T细胞上免疫检查点分子表达：如LAG3、TIM3、TIGIT等
  • 干扰素γ特征：肿瘤转录组分析
  • 基于人工智能的苏木精 - 伊红（H&E）标志物：易获取且成本效益高
  • 治疗中活检：评估治疗效果，如细胞治疗试验中免疫细胞的成功递送

特定新兴生物标志物考虑

• 微生物组
  • 作为生物标志物的依据：与免疫治疗预后和预测相关，特定因素与更好结局有关，使用抗生素与不良结局相关
  • 开发潜力：可通过粪便样本评估，便于系列采样和分析，已有相关研究成果
  • 未来发展方向：关注微生物代谢物分析和快速定量PCR评分方法，需标准化和评估
• MHC I类和β2M
  • MHC I类
    • 结构与功能：由重链（人类白细胞抗原（HLA） - I）和轻链（β2M）组成，维持结构稳定和细胞表面定位
    • 与免疫治疗关系：下调是肿瘤免疫逃逸机制，与不良预后和免疫治疗抵抗相关，HLA - I基因型影响ICB反应
  • β2M
    • 作用：编码MHC I分子的β链，对肽 - MHC - I复合物形成至关重要
    • 与免疫治疗关系：丢失导致癌细胞免疫识别降低，与ICB治疗获得性抵抗相关，表达水平可预测ICB反应
• ctDNA
  • 特点：长度约166bp，可通过多种方法检测，具有非侵入性和快速诊断特点
  • 应用
    • 获得肿瘤突变谱：提供肿瘤信息，指导治疗分配
    • 预后信息：与PFS和OS相关，可预测复发和进展，用于试验分层和终点评估
  • 局限性：早期癌症检测灵敏度和特异性低，检测方法变异性大
• 肿瘤浸润免疫细胞（TIL）分析
  • 预后价值：在多种癌症中被广泛研究，如三阴性乳腺癌（TNBC）和结直肠癌（CRC）
  • 预测价值：临床应用有限，研究聚焦单一免疫亚群，如CD8 + T细胞
  • 其他免疫细胞：如CD103 + CD8 + 组织驻留T细胞、浆细胞、三级淋巴结构（TLS）、中性粒细胞等与免疫治疗结局相关
• 免疫表型
  • 分类：免疫荒漠型、免疫炎症型、免疫排除型
  • 预后和预测关联：免疫浸润密度与更好结局相关，非炎症型对免疫治疗反应差
  • 评估方法
    • 人工智能方法：可从H&E染色切片评估免疫表型
    • 基因表达特征：用于分类免疫表型
    • 新技术：可增强免疫表型分类和提供生物学机制见解
• 多重免疫组化/免疫荧光（mIHC/IF）
  • 优点：可同时染色和观察多达300种蛋白质生物标志物，保留空间分布信息，减少人工偏差
  • 平台：如PhenoCycler和COMET，可用于不同癌症TME分析
  • 应用限制：受财务、技术标准化和监管障碍限制
• 流式细胞术
  • 应用：主要用于外周血非抗原特异性免疫细胞表型分析
  • 结果相关性：细胞亚群频率与临床结局相关性不强且不一致，不同癌症和治疗方案结果不同
  • 发展潜力：可作为新兴检测方法用于生物标志物发现和验证

新兴生物标志物评估

• 评估标准
  • 多研究结果一致性：在多个有足够效力的研究中显示相似结果
  • 检测方法可重复性和适用性：结果可重复，适用于多中心研究，有标准化参考材料
  • 相对优势：比现有重要标志物有显著优势
  • 方法成熟度：检测方法接近成熟，可简化为最少可操作变量
  • 样本易获取性：评估生物标志物所需材料易于获取
  • 成本和报销：成本与III期生物标志物驱动研究兼容，检测可报销或有替代简化方法

新辅助或围手术期机会窗试验

• 试验优势：可评估相关预测和预后生物标志物，研究TME和免疫治疗机制，提高免疫治疗反应和生存结局
• 治疗效果：新辅助和围手术期免疫治疗在多种癌症中取得成功，如黑色素瘤、肾细胞癌、食管癌等
• 风险与应对：未反应肿瘤可能进展，需使用预测和预后生物标志物制定个性化试验设计
• 监管考虑：美国食品药品监督管理局（FDA）考虑要求开展关注OS和PFS的四臂临床试验

新辅助和围手术期治疗方法

• 适用癌症类型：局部三阴性乳腺癌（TNBC）和可切除非小细胞肺癌（NSCLC）
• 相关试验及结果
  • KEYNOTE - 522试验：TNBC围手术期帕博利珠单抗联合化疗提高病理缓解率和无事件生存率
  • Checkmate 816研究：可切除NSCLC中，纳武利尤单抗联合新辅助铂类双药化疗提高病理完全缓解（pCR）率
  • Keynote - 671试验：NSCLC围手术期帕博利珠单抗联合治疗改善pCR率、无事件生存期（EFS）和总生存期（OS）
• 探索性生物标志物：治疗前肿瘤PDL1表达（CPS）和基质肿瘤肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）与pCR相关

新辅助试验的病理缓解终点

• 意义：病理缓解常作为主要或次要终点，与EFS相关
• 评分系统：包含免疫治疗组织学特征，跨肿瘤类型应用
• 病理缓解类别：pCR（0%残留活肿瘤，RVT）、主要病理缓解（MPR，≤10%RVT）、病理部分缓解（pPR，<50%RVT）
• 建议：新辅助试验报告病理缓解类别和%RVT

确定未来试验分层的作用

• 基本生物标志物对患者随机化和事后分析的作用
• 人工智能和机器学习在临床结果模型中的应用

流程描述

• SCION和SITC委员会的审查过程
• Delphi调查确定生物标志物的纳入共识

数据报告建议

• 现有报告标准：如STARD、REMARK倡议
• 建立生物标志物公共数据库：利于早期临床开发多方面发展

患者报告结局及患者指导

• 生物标志物解释：需更好解释帮助患者理解
• 活检问题：尽量减少侵入性活检
• 患者关注问题：包括检测可及性、成本、时间、保险资格和毒性等
• 毒性预测标志物：研究待加强
• 生物标志物检测费用：各临床试验应规划
• 生活质量测量：早期临床试验可考虑

肿瘤生物标志物临床研究特殊考量

血液恶性肿瘤临床试验生物标志物

• 相比实体瘤的优势
  • 全身性质与易获取性便于纵向监测
  • 可通过侵入性较小的血液样本和骨髓活检评估
  • 细胞异质性较低
• 微小残留病（MRD）
  • 评估方法：多参数流式细胞术、定量逆转录聚合酶链反应、下一代测序等
  • 作用：提供预后价值，影响治疗决策
• 液体活检
  • 检测癌症信息，反映肿瘤总负荷
  • 用于实时基因组分析和监测疾病动态
• 其他生物标志物
  • 细胞因子、免疫细胞谱和炎症标志物
  • 免疫表型标志物
  • 肿瘤负荷标志物
  • 克隆进化监测
• 与实体瘤对比
  • TMB和PD - L1在血液恶性肿瘤中效用有限

中枢神经系统和脑膜肿瘤生物标志物

• 免疫治疗挑战
  • 免疫惰性或“冷肿瘤”
  • 肿瘤突变负荷低
  • 独特淋巴系统
• 生物标志物考量
  • 脑内常驻小胶质细胞影响免疫微环境
  • 缺乏可用组织评估，考虑替代方法
  • 先进成像技术的应用
• 免疫治疗递送方法
  • 直接注入肿瘤切除腔
  • 通过Ommaya储液囊注入脑室

结论

• 癌症免疫治疗进展：检查点抑制和细胞疗法改变治疗格局
• 生物标志物策略：个性化、生物标志物驱动策略可改善患者结局
• 关键生物标志物：NLR、LDH血清水平、白蛋白水平、肿瘤PD - L1表达、肿瘤突变负荷（TMB）和微卫星稳定性（MSI）等
• 挑战：平衡生物标志物数据收集和患者考虑，数据共享和协作很重要

附录

生物统计学家引物和分析策略

• 定义结局：明确主要终点，III期免疫治疗癌症试验常用OS
• 证明标志物纳入合理性：考虑收集和评估数据的可行性等
• 样本量计算：多种方法，依研究问题而定
• 选择标志物阈值：建立生物学上有意义的临床临界值
• 随机化和分层因素：生物标志物可作为分层因素，考虑非比例风险（non - PH）情况
• AI和机器学习用于标志物开发：整合多组学数据，需数据标准化和多样化

早期临床试验生物标志物数据库方法

• 现有数据平台：NCI等多个平台
• 创新机会：整合多组学数据，建立动态实时数据库

儿科生物标志物特殊考虑

• 血液系统恶性肿瘤：可测量残留病（MRD）、PD - L1表达等有预测价值
• 实体肿瘤：高MSI、种系错配修复缺陷或高TMB等可预测抗PD1治疗反应

血液系统恶性肿瘤临床试验生物标志物特殊考虑

• 优势：可通过非侵入性样本评估，异质性小
• 关键标志物：MRD、液体活检、细胞因子和免疫细胞谱等

中枢神经系统和脑膜肿瘤生物标志物特殊考虑

• 挑战：免疫惰性，组织评估困难
• 生物标志物考虑：利用细胞游离肿瘤DNA等，考虑特殊免疫治疗递送方法