推薦亮點： 免疫檢查點抑制劑等免疫療法已經改變了晚期癌癥的治療方法，但只有一小部分患者長期對免疫檢查點抑制劑有反應，且有副作用。研究人員開發了一種兩步的方法，使用全外顯子組測序來鎖定基因和通路，從而預測癌癥患者是否會對免疫治療產生反應。研究人員結合了此前對黑色素瘤、肺癌、膀胱癌和頭頸癌患者進行的六項免疫治療研究的數據。所有接受免疫檢查點抑制劑(anti-PD-1或anti-CTLA-4)治療的參與者均可進行全外顯子組測序。研究人員采用一種名為fishHook的模型，該模型將導致癌癥的突變與背景突變(即偶然發生但與癌癥無關的突變)區分開來。首先，他們根據所有患者的全外顯子組測序，尋找任何突變負擔高于他們預期的基因，找到了了6個具有可疑的高突變負擔的基因。研究人員確定這六種基因 (BCLAF1, KRAS, BRAF, TP53，以及信號通路MAPK和p53)中是否有任何一種在對免疫治療有反應或沒有反應的人身上富集。他們將這六種基因與其他預測變量(如年齡、腫瘤類型和腫瘤突變負荷)結合起來，創建了一種命名為癌癥免疫治療反應分類器(CIRCLE)的工具。與僅分析腫瘤突變負荷的預測結果相比，該工具對免疫檢查點抑制劑反應的預測靈敏度高10.5%，特異性高11%。結果表明，使用更廣泛的診斷方法，如全外顯子組甚至全基因組測序，可能會顯著提高對免疫治療反應的預測能力。未來的研究將涉及更多的、接受了不同免疫療法的患者的測序數據，為癌癥免疫治療提供更好的預后工具鋪平道路。

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