在非小细胞肺癌（NSCLC）中，免疫治疗的反应较低。预测因子可以帮助鉴别出治疗特别有效的特定亚群。肿瘤组织中的程序性死亡配体1（PD-L1）蛋白表达和肿瘤突变负荷（TMB），目前用于预测免疫疗法对NSCLC的疗效。TMB预测值背后的解释是，编码DNA中突变的积累导至新抗原的高度多样性。这些新抗原诱导广泛的抗肿瘤适应性免疫反应。新抗原的计算机分析发现TMB和推断的新抗原数量之间存在近乎完美的关系。一旦癌症细胞表达新抗原，癌症细胞就可以通过免疫识别和细胞杀伤被清除。 虽然几项研究表明TMB与治疗反应明显相关，但并不总是这样，这促使人们寻找一种改进的治疗效果指标。TMB是，通过汇集来自整个外显子组测序数据的所有氨基酸序列变化突变。然而，体细胞突变是由一系列过程产生的，核苷酸序列会提供突变产生的原因。在许多情况下，还需要阐明它们的病因。多环芳香烃、紫外线照射和铂化疗等留下的特定DNA突变特征或“基因组疤痕”都已在实验中得到验证。 越来越多的证据表明，癌症的突变特征与治疗相关。突变特征，根据其原因来区分突变，可能有助于确定相关的改变。特定的突变特征（例如APOBEC A3A）被认为是免疫刺激治疗的有希望的候选者。Wang等人发现，具有持久临床益处的患者富含与COSMIC特征SBS2和SBS13相似的特征，这些特征与APOBEC的损伤有关，APOBEC是一个酶家族，是先天抗逆转录病毒防御的一部分，通过在单链DNA中产生突变来发挥作用。 近日，一组来自于荷兰的研究团队在杂志Scientific reports上发表了一篇题为“Using genomic scars to select immunotherapy beneficiaries in advanced non-small cell lung cancer”的文章。研究团队通过使用更多的突变特征，例如拷贝数，了解它们在引发免疫反应中的作用。作者分析了单碱基置换、双碱基置换、INDEL和拷贝数改变特征，结果发现吸烟特征（SBS4）和硫嘌呤化疗暴露相关特征（SBS87）与持久获益有关。本文证明，通过突变特征编码的突变指纹可以选择可能受益于免疫疗法的晚期NSCLC患者，从而潜在地减少不必要的患者负担。
图片来源：Scientific reports 发现数据集中的变异特征 对M=157晚期非小细胞肺癌患者进行了分析，发现数据集m=101，单独的验证集m=56。该人群的平均年龄为63.2岁，男女比例大致相等（53.5%）。大多数患者（85/147，57.8%）没有从免疫疗法中获得持久的益处。在发现数据集中，21名患者（20.8%）接受了联合治疗。 发现队列中全基因组测序显示平均值为7.80 Mb−1的非同义突变，与之前关于全外显子组测序的报道一致。分析了如下突变特征数据p=47的单碱基置换（SBS），p=11双碱基置换（DBS），p=17插入和缺失（indel），p=20 拷贝数特征。 分析显示，大多数样本中存在9个SBS特征，其中SBS4是与吸烟有关的肺癌特异性特征，中位数最高（0.91 Mb−1)。插入缺失和双碱基置换的特征低了一个数量级，其中两个最高中位数特征，ID3和DBS2，都如SBS4一样归因于吸烟。全基因组拷贝数去卷积显示同源重组缺陷特征CN17具有最高的中位数归因。
治疗前肿瘤组织的突变特征预测晚期非小细胞肺癌的免疫治疗效果。 图片来源：Scientific reports 与持久获益相关的突变特征 接下来寻找免疫治疗前的突变特征，这些特征是治疗效果的决定因素。单变量分析（m=93 患者）挑选出两个单碱基置换特征（图c）。吸烟特征SBS4在可从免疫疗法持久获益的患者中显著不同（q=0.014）。SBS87的突变与巯嘌呤化疗暴露也被发现在两组患者之间存在差异（q=0.017）。但根据临床记录，没有一名患者接受过巯嘌呤相关化合物的治疗。且分析结果显示SBS4和SBS87特征之间不相关。 早期的工作将clock-like突变特征SBS1（随着年龄的增长而稳定增加）与无反应性和存活率更差相关联，但是此工作中无法复制其与持久获益的关联。插入和缺失和全基因组拷贝数改变特征均与持久获益无显著相关性。
与持久获益相关的突变特征。图片来源：Scientific reports 基于特征的分类器预测免疫疗法的益处 结合SBS4和SBS87特征归因时，证实了上述单变量分析不会导至发现数据集的过度拟合。分类器在受试者工作特征曲线下的面积（ROC AUC）为0.74。 研究团队使用Kaplan–Meier对所有发现队列患者m=101的预测结果与实际结果进行了比较。持久受益预测患者的中位无进展生存率较高（持久受益预测患者为62周，而非持久受益预测患者为11周）。对Miao等人的数据进行独立验证。外部验证集中的持久受益预测患者中位生存率（m=56）为63周，而非持久受益预测患者为16周（图d）。
基于特征的分类器预测免疫疗法的益处。 图片来源：Scientific reports 特征特异性突变与特定基因组位点的关系 为了更好地理解为什么SBS4和SBS87与持久获益有关，试图将它们的归因与特定基因联系起来。SBS4和SBS87特征均与TCGA中23个肺癌突变基因中任何一个的突变数量无关。对临床相关TSO500 panel中包含的523个基因的突变进行分析，发现8个基因ATM，EPHA5，LRP1，MTOR，NRG1，PTPRD，PTPRT，RUNX1T1，其突变数量与吸烟特征SBS4显著相关（如下图）。其中四个基因LRP1，PTPRD，PTPRT，和RUNX1T1也与SBS87相关。 在功能上，ATM和EPHA5都在DNA修复位点相互作用。MTOR调节细胞代谢，其他是肿瘤抑制基因。这些基因如PTPRT参与细胞相互作用，和如STAT3参与炎症反应的抑制。SBS87仅与肿瘤抑制基因相关。
特征SBS4和SBS87与癌症中典型突变基因的突变相关。 图片来源：Scientific reports SBS4/SBS87突变的表达 不是预测持久获益的充分条件 接下来，研究团队寻找RNA水平的差异来解释SBS4和SBS87归因的预测性。结果显示，没有证据表明SBS4和SBS87在持久获益人群的转录水平上与其他突变不同。虽然这些负面发现可能表明差异（i）进一步表现为下游免疫过程，或（ii）与更广泛的HLA等位基因结合的能力。 总结与讨论 这个研究确定了吸烟特征SBS4和硫嘌呤化疗暴露相关标志SBS87是预测免疫疗法益处的因素。这两个特征都与参与DNA修复的基因突变和/或在细胞免疫相互作用和炎症细胞因子中发挥作用的肿瘤抑制基因的功能有关。相反，双碱基替换、INDEL或拷贝数改变特征均与免疫疗法的持久获益无关。对这两个特征的RNA分析没有发现任何证据表明这些突变在免疫治疗效果方面与其他突变不同。 当结合使用时，这两个特征可以帮助选择可能受益于（联合）免疫疗法的晚期非小细胞肺癌患者。这些特征没有在其他治疗干预措施的背景下进行测试。因此，需要进一步的研究来验证这种信号是否具有治疗特异性或是否具有预后价值。此预测器的优点是它继承了突变特征的机制基础。然而，还需要更多的研究来确定此方法是否可靠地推广到初治和非吸烟患者群体，或者是否需要额外的调整。 |
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