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生命科學,有意思!

2018年,隨著Nivolumab以全球最低的價格登陸中國大陸市場,非小細胞肺癌患者的二線治療終于進入了免疫治療時代

對于腫瘤免疫療法,想必現在大家和奇點糕一樣,都已不再覺得那么陌生了。在去年諾獎的加持下,癌細胞利用PD-L1與T細胞表面的PD-1結合,巧妙躲避T細胞追殺的“微縮版”故事已經人盡皆知了。

▲?2018年諾貝爾生理學或醫學獎得主(nobelprize.org)
▲?2018年諾貝爾生理學或醫學獎得主(nobelprize.org)

但就在人們為“橫空出世“的腫瘤免疫治療帶來良好效果而歡欣鼓舞的同時,這種療法也難免給患者和醫生帶來了一些困惑。其中最大的困惑之一,可能就在于與PD-1單抗“相愛相殺”的生物標志物——PD-L1了。

既然PD-1抗體就是沖著阻斷PD-L1與PD-1結合去的,那么在使用PD-1/PD-L1抗體之前,通過檢測患者腫瘤內PD-L1的水平預測治療效果,似乎是理所應當的。

畢竟在過去的20多年里,“靶向藥物+特定基因檢測”的治療理念已經深入人心,免疫檢查點抑制劑應該也差不離吧……

但事實真的是這樣嗎?

無奈現實總是“差之毫厘,謬以千里”。誠然,目前有大量的研究證明PD-L1水平可以預測免疫治療效果,但我們又無法否認一點,那就是同時存在著一些研究證明PD-L1并不能很好預測免疫治療的效果。

那么PD-L1之于免疫治療,究竟為何種關系?

且聽本奇點糕慢慢給您分析。

 

PD-L1預測免疫治療效果不靈?

 

其實單單從癌細胞利用PD-L1/PD-1通路抑制T細胞活性的機制來看,PD-L1理論上應該是預測免疫治療效果的優秀標志物

▲?PD-1抗體的作用機制(nobelprize.org)
▲?PD-1抗體的作用機制(nobelprize.org)

約翰·霍普金斯大學醫學院Suzanne L. Topalian教授領銜的研究團隊,在2008年發起的小規模晚期癌癥二線治療臨床研究就證明了這一點。

從研究團隊2012年發表在《新英格蘭醫學期刊》的研究論文來看,PD-1抗體Nivolumab的治療效果確實與患者腫瘤組織PD-L1表達水平有相關性,表現為:PD-L1陽性(PD-L1≥5%)的患者有36%響應Nivolumab的治療,而PD-L1陰性患者對治療沒有反應[1]。

不過,由于這個研究規模小,只有幾十名患者,而且還包括了前列腺癌、腎癌、黑色素瘤和非小細胞肺癌4個癌種,所以僅基于這個結果我們不能認為:癌癥患者在接受PD-1抗體治療前,應該去做個PD-L1檢測。

真正有參考意義的研究是耶魯大學醫學中心Scott Gettinger研究團隊2009年啟動的多中心I期臨床試驗CA209-003[2]。這項研究也是免疫檢查點抑制劑治療迄今最長的隨訪研究。

Cancer drug attacking cancer cells

截止2013年,研究人員一共收治了129名多次治療失敗的晚期非小細胞肺癌(NSCLC)患者,這些患者被分為三組,分別接受1、3、10 mg/kg的PD-1抗體Nivolumab治療。中位隨訪時間是58.25個月,幾乎就是5年[2],

在不考慮藥物劑量的情況下,所有患者的5年生存率高達16%;單獨來看,3mg/kg組的患者表現最亮眼,5年生存率高達26%!要知道對于晚期非小細胞肺癌患者而言,5年生存的歷史數據只有1%-8%[3,4]。

研究人員還發現,患者的生存時間與PD-L1表達水平呈正相關。如果患者的PD-L1表達水平超過50%,那么5年生存率高達43%

不過讓研究人員感到意外的是,那些PD-L1<1%的患者而言,5年生存率竟然也有20%,那些沒檢測PD-L1水平的患者,也有10%的生存時間超過5年[2]。

▲?在PD-L1水平低于1%和沒檢測的患者,
▲?在PD-L1水平低于1%和沒檢測的患者,

有30%的患者生存時間超過5年,實現臨床治愈[2]

更讓人意外的是,雖然PD-L1<1%的患者整體5年生存率不如PD-L1≥50%的患者群體,但PD-L1<1%的患者一旦獲益,他們的總存活時間(OS)一點兒都不比PD-L1≥50%的患者差[2]。

▲?一旦從治療中獲益,PD-L1水平低于1%和沒檢測的患者總生存時間比肩PD-L1陽性患者[2]
▲?一旦從治療中獲益,PD-L1水平低于1%和沒檢測的患者總生存時間比肩PD-L1陽性患者[2]
那些響應了Nivolumab治療的PD-L1<1%患者,不僅總生存期長,而且他們的持續緩解時間(DOR)也能與PD-L1≥50%的患者比肩[2]。

這個結果對于缺少有效二線治療方案的非小細胞肺癌患者而言,是非常寶貴的。遺憾的是,PD-L1水平并不能預測患者的持續緩解時間。至于原因,我們放到后面一部分講。

▲?持續緩解時間超長[2]
▲?持續緩解時間超長[2]
看吧,PD-L1的預測效果就是這么讓人捉摸不透。

類似的效果,我們也可以從2015年公布的CheckMate-057的試驗數據中見到。PD-L1表達水平低于1%的陰性患者也能從Nivolumab治療中獲益。那些響應Nivolumab治療的患者,中位持續緩解時間(18.3個月)不僅是多西他賽化療的三倍多,而且還與PD-L1陽性的患者旗鼓相當[5]。

▲?中位持續緩解時間與PD-L1陽性的患者旗鼓相當[5]
▲?中位持續緩解時間與PD-L1陽性的患者旗鼓相當[5]
同樣,在2017年公布的CheckMate-017/057隨訪2年Pool分析數據也顯示,晚期非小細胞肺癌的二線治療,無論PD-L1表達與否,Nivolumab治療的2年總生存率均顯著優于化療[6]。

甚至連靶向PD-L1的抗體藥物Atezolizumab,在它的III期臨床研究OAK中,也表現出治療效果與PD-L1表達水平無關的現象[7]。你說怪不怪~

PD-1/PD-L1抗體明明是阻斷癌細胞通過PD-L1抑制T細胞活性的,怎么PD-L1表現的好像與它無關似的?

 

PD-L1為什么不能準確的預測免疫治療效果?

 

說出來你可能不信。其實啊,雖然PD-1/PD-L1抗體分別是靶向PD-1和PD-L1,看上去和靶向治療非常類似,但是和靶向治療不同的是,免疫檢查點抑制劑起作用的原因科學家仍知之甚少[8]。

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盡管大量的研究證明殺傷性T細胞在中間起到非常重要的作用,不過越來越多的研究表明,免疫檢查點抑制劑影響的不僅僅是T細胞,還包括調節性T細胞[9],巨噬細胞[10],輔助T細胞[11],自然殺傷細胞[12],樹突狀細胞和骨髓來源的抑制細胞[13]等,它們在這個過程中起到或促進或抑制的作用。

不僅如此,我們甚至連免疫檢查點抑制劑治療之后,T細胞究竟是如何在體內殺死癌細胞的都沒搞清楚[14,15]。

至于靶向PD-1/PD-L1通路的免疫檢查點抑制劑,為何會對不少PD-L1陰性(一般指的是PD-L1<1%)有效,效果還那么持久?

很多科學家認為,背后的原因之一應該是這樣的:很多時候我們簡單的認為PD-L1陰性就是腫瘤組織里沒有PD-L1,其實不是這樣的,陰性和陽性之間有一條線,在研究早期,這個線是5%,現在一般是1%。這就意味著腫瘤組織里面其實是有PD-L1的,只不過較少,或者分布不均勻[16]。

就是這不起眼的5%或者1%,在免疫檢查點抑制劑的處理下,發生了意想不到的“蝴蝶效應”。免疫治療的這個特點,與靶向治療的基因檢測通過有無判斷療效,是全然不同的

▲?這張圖沒別的意思,就是讓你感受腫瘤微環境的復雜性(DOI:10.1242/jcs.116392)
▲?這張圖沒別的意思,就是讓你感受腫瘤微環境的復雜性(DOI:10.1242/jcs.116392)

我們都知道,免疫系統是非常復雜的,腫瘤組織也是,當二者交織在一起的時候,科學家把它們叫做“復雜系統”或者“混沌系統”[17]。這種混沌的狀態,導致免疫系統對初始條件高度敏感,即使是很多無法檢測到的微小差異,也會對下游產生巨大的效果[8]。

對于那些PD-L1陰性,且對免疫檢查點抑制劑有反應的患者而言,很有可能就是在他們腫瘤的某一個角落,免疫檢查點抑制劑干擾了那不到1%的PD-L1對免疫細胞的影響,最終導致一發不可收拾的免疫級聯反應[18,19],并波及整個腫瘤,最后產生意想不到的治療效果。正所謂“星星之火可以燎原”。

此外,免疫系統還有很厲害的一招是:戰火一旦燃起,隨著免疫應答的擴大,一些細胞毒性T細胞就會分化為成熟的記憶T細胞,即使在原始的抗原刺激不存在的情況下,這些細胞依然能夠提供長期免疫記憶保護[20]。

這或許正是CA209-003中接受Nivolumab治療的患者表現出持續緩解的原因。

此外,近年來越來越多的研究表明,腫瘤突變負荷、T細胞亞群、腸道微生物豐度、特定基因的突變和拷貝數等等,都與免疫檢查點抑制劑治療效果有相關性[21]。

這也進一步證明了,免疫檢查點抑制劑干預的確實是個非常復雜的系統,想僅僅依靠PD-L1水平預測免疫治療效果,顯然是不夠的

Pancreatic cancer cells除了上面那些原因之外,還有一些檢測時操作層面的因素也影響了PD-L1的預測能力。

例如,以PD-L1免疫組化作為生物標志物存在一些缺陷[22]:采用細針穿刺活檢等獲得的小活檢樣本可能漏檢某些腫瘤;患者個體的PD-L1表達水平可隨時間的推移或解剖部位的不同而發生改變;既往治療可能改變PD-L1的表達;某些抗體檢測PD-L1表位可能不穩定;用于檢測PD-L1的抗體具有不同的親和力和特異性;PD-L1可表達于腫瘤微環境內的多種細胞類型。

各種檢測方法判定的PD-L1水平不一致率高達50%[23]。此外,有研究表明,PD-1/PD-L1檢測的假陽性高達42%,假陰性高達28%[24]。

▲?不同技術平臺的免疫組化檢測PD-L1水平(DOI:10.1038/s41379-018-0071-1)
▲?不同技術平臺的免疫組化檢測PD-L1水平(DOI:10.1038/s41379-018-0071-1)

上述因素交織在一起,在一定的程度上影響了PD-L1預測免疫檢查點抑制劑的療效。

 

PD-L1,測還是不測?

 

雖然我們在上面介紹了PD-L1不是一個優秀的預測免疫檢查點抑制劑治療效果的標志物。但這并不代表我們要拋棄PD-L1,畢竟在有些情況下,PD-L1水平檢測還是很有用的。例如,非小細胞肺癌的一線治療。

2016年,Pembrolizumab一線單藥治療非小細胞肺癌的III期臨床研究KEYNOTE-024的數據發布[25]。結果表明,PD-L1水平高于50%與患者的無進展生存期和總生存期延長顯著相關

隨后,FDA批準Pembrolizumab一線單藥治療非小細胞肺癌時,并明確指出了患者必須接受獲得FDA批準的PD-L1檢測手段檢測,并且PD-L1水平必須達到50%,才能一線用藥

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上面是針對非小細胞肺癌患者的一線治療用藥。至于非小細胞肺癌的二線治療是否需要檢測PD-L1水平,其實從前面的臨床結果就可以看出來了。

無論是CA209-003的數據,還是CheckMate-057的試驗數據,我們都能看到不小一部分PD-L1陰性患者,以及沒有檢測PD-L1水平的患者,對Nivolumab的治療都表現出持久的響應,有些患者的持續緩解時間甚至接近6年。

實際上,FDA在批準Nivolumab用于非小細胞肺癌的二線治療時,也并不要求檢測PD-L1的表達水平。也就是說,無論患者有沒有進行過檢測,都可以直接在二線接受治療。

去年,由肺癌大牛吳一龍教授等學者主持,入組患者近90%來自中國的CheckMate-078試驗詳細的數據結果發布了[13]。從這個試驗中,我們不難看出,PD-L1陽性患者確實生存期獲益更大,達到了4.4個月,但陰性患者也同樣體現了明顯的獲益趨勢

▲?CheckMate-078試驗詳細的數據
▲?CheckMate-078試驗詳細的數據

也正是憑借在中國非小細胞肺癌患者中表現出的良好治療效果,去年Nivolumab獲批在中國大陸上市,用于非小細胞肺癌的二線治療,而且不用考慮PD-L1是否表達

這對于目前中國肺癌患者而言無疑是件大好事,因為標準化PD-L1檢測的落地于我們還有不少距離。至少在二線治療時,不會因為檢測的約束而影響患者本來可能從這種新療法中獲益的可能性。

說到這里,奇點糕早在2017年就讀到過北京大學腫瘤醫院暨北京市腫瘤防治研究所的林冬梅教授所作的一項關于我國PD-L1檢測的調查,該調查指出[26]:我國多數醫院病理科雖然已具備檢測PD-L1表達的平臺,但由于目前無PD-L1檢測抗體在中國獲批,因此尚無廣泛常規檢測。

另外,與國外每一種商用抗體均有相應的配套平臺、固定操作流程與規范相比,我國 PD-L1檢測具有檢測平臺不一致、操作方法不一致、使用的檢測抗體不一致、報告內容不一致的特點[26]。

因此,對于非小細胞肺癌要不要檢測PD-L1水平這個問題,基于上面的信息,大家心里肯定已經有個明晰的判斷了:一線治療需要;二線治療不需要,如果檢測了的話,也無妨,無論陰性還是陽性都可用藥

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如果說的更簡單一點兒,其實患者用藥之前要不要檢測PD-L1水平,是由臨床研究本身的結果和入組人群要求決定的

例如Nivolumab開展的非小細胞肺癌二線治療的臨床研究,無論入組的患者PD-L1水平如何,都可以參與臨床研究,結果是陰性和陽性都能持續獲益。所以Nivolumab二線治療非小細胞肺癌沒必要檢測PD-L1水平。

同樣的,Pembrolizumab一線單藥治療非小細胞肺癌的III期臨床研究KEYNOTE-024,招募的都是PD-L1水平高于50%的患者。所以FDA批準的時候,才要求單藥治療的時候必須有PD-L1的伴隨檢測。為啥呢?因為沒有PD-L1低于50%的數據,治療充滿了不確定性,所以FDA就不建議PD-L1水平低于50%的患者用藥。

總的來說就是,你的臨床試驗是如何做的,有啥結果,臨床治療就得怎么來。只有這樣,治療效果才有保證

無論如何,奇點糕還是非常期待一個優秀的免疫檢查點抑制劑療效預測方法出現。而且這個方向的基礎研究進展,目前正被奇點糕密切關注著。

 

參考資料:

[1].Topalian S L, Hodi F S, Brahmer J R, et al. Safety, Activity, and Immune Correlates of Anti–PD-1 Antibody in Cancer[J]. New England Journal of Medicine, 2012, 366(26): 2443-2454.??DOI:10.1056/NEJMoa1200690

[2].Borghaei H, Paz-Ares L, Horn L, et al. Nivolumab versus Docetaxel in Advanced Nonsquamous Non–Small-Cell Lung Cancer[J]. New England Journal of Medicine, 2015, 373(17): 1627-1639.??DOI:10.1056/NEJMoa1507643

[3]. William W N, Lin H Y, Lee J J, et al. Revisiting stage IIIB and IV non-small cell lung cancer: analysis of the surveillance, epidemiology, and end results data[J]. Chest, 2009, 136(3): 701-709.?DOI:10.1378/chest.08-2968

[4]. Siegel R L, Miller K D, Jemal A. Cancer statistics, 2016[J]. CA: a cancer journal for clinicians, 2016, 66(1): 7-30.??DOI:10.3322/caac.21332

[5].Gettinger S N, Horn L, Jackman D M, et al. Five-Year Follow-Up of Nivolumab in Previously Treated Advanced Non–Small-Cell Lung Cancer: Results From the CA209-003 Study[J]. Journal of Clinical Oncology, 2018, 36(17): 1675-1684.??DOI:10.1200/JCO.2017.77.0412

[6].Horn L, Spigel D R, Vokes E E, et al. Nivolumab versus docetaxel in previously treated patients with advanced non–small-cell lung cancer: Two-year outcomes from two randomized, open-label, phase III trials (CheckMate 017 and CheckMate 057)[J]. Journal of Clinical Oncology, 2017, 35(35): 3924.??DOI:10.1200/JCO.2017.74.3062

[7].Rittmeyer A, Barlesi F, Waterkamp D, et al. Atezolizumab versus docetaxel in patients with previously treated non-small-cell lung cancer (OAK): a phase 3, open-label, multicentre randomised controlled trial[J]. The Lancet, 2017, 389(10066): 255-265.??DOI:10.1016/S0140-6736(16)32517-X

[8].Lesterhuis W J, Bosco A, Millward M, et al. Dynamic versus static biomarkers in cancer immune checkpoint blockade: unravelling complexity[J]. Nature Reviews Drug Discovery, 2017, 16(4): 264-272.??DOI:10.1038/nrd.2016.233

[9].Simpson T R, Li F, Montalvoortiz W, et al. Fc-dependent depletion of tumor-infiltrating regulatory T cells co-defines the efficacy of anti–CTLA-4 therapy against melanoma[J]. Journal of Experimental Medicine, 2013, 210(9): 1695-1710.??DOI:10.1084/jem.20130579

[10].Zhu Y, Knolhoff B L, Meyer M A, et al. CSF1/CSF1R Blockade Reprograms Tumor-Infiltrating Macrophages and Improves Response to T Cell Checkpoint Immunotherapy in Pancreatic Cancer Models.[J]. Cancer Research, 2014, 74(18): 5057-5069.??DOI:10.1158/0008-5472.CAN-13-3723

[11].Van Elsas A, Sutmuller R P, Hurwitz A A, et al. Elucidating the Autoimmune and Antitumor Effector Mechanisms of a Treatment Based on Cytotoxic T Lymphocyte Antigen-4 Blockade in Combination with a B16 Melanoma Vaccine: Comparison of Prophylaxis and Therapy[J]. Journal of Experimental Medicine, 2001, 194(4): 481-489.??DOI:10.1084/jem.194.4.481

[12].Armand P, Shipp M A, Ribrag V, et al. Programmed Death-1 Blockade With Pembrolizumab in Patients With Classical Hodgkin Lymphoma After Brentuximab Vedotin Failure[J]. Journal of Clinical Oncology, 2016, 34(31): 3733-3739.??DOI:10.1200/JCO.2016.67.3467

[13].Santegoets S J, Stam A G, Lougheed S M, et al. Myeloid derived suppressor and dendritic cell subsets are related to clinical outcome in prostate cancer patients treated with prostate GVAX and ipilimumab[J]. Journal for ImmunoTherapy of Cancer, 2014, 2(1): 31-31.??DOI:10.1186/s40425-014-0031-3

[14].Martinezlostao L, Anel A, Pardo J, et al. How Do Cytotoxic Lymphocytes Kill Cancer Cells[J]. Clinical Cancer Research, 2015, 21(22): 5047-5056.??DOI:10.1158/1078-0432.CCR-15-0685

[15].Halle S, Keyser K A, Stahl F R, et al. In Vivo Killing Capacity of Cytotoxic T Cells Is Limited and Involves Dynamic Interactions and T Cell Cooperativity[J]. Immunity, 2016, 44(2): 233-245.??DOI:10.1016/j.immuni.2016.01.010

[16].Nishino M, Ramaiya N H, Hatabu H, et al. Monitoring immune-checkpoint blockade: response evaluation and biomarker development[J]. Nature Reviews Clinical Oncology, 2017, 14(11): 655.?DOI:10.1038/nrclinonc.2017.88

[17].Holland J H. STUDYING COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS[J]. Journal of Systems Science & Complexity, 2006, 19(1): 1-8.??DOI:10.1007/s11424-006-0001-z

[18].Chen D S, Mellman I. Oncology Meets Immunology: The Cancer-Immunity Cycle[J]. Immunity, 2013, 39(1): 1-10.??DOI:10.1016/j.immuni.2013.07.012

[19].Vanderlugt C L, Miller S D. Epitope spreading in immune-mediated diseases: implications for immunotherapy[J]. Nature Reviews Immunology, 2002, 2(2): 85-95.??DOI:10.1038/nri724

[20].Kaech S M, Cui W. Transcriptional control of effector and memory CD8 + T cell differentiation[J]. Nature Reviews Immunology, 2012, 12(11): 749-761.??DOI:10.1038/nri3307

[21].Havel J J, Chowell D, Chan T A. The evolving landscape of biomarkers for checkpoint inhibitor immunotherapy[J]. Nature Reviews Cancer, 2019, 19(3): 133-150.??DOI:10.1038/s41568-019-0116-x

[22].Topalian S L, Taube J M, Anders R A, et al. Mechanism-driven biomarkers to guide immune checkpoint blockade in cancer therapy[J]. Nature Reviews Cancer, 2016, 16(5): 275-287.??DOI:10.1038/nrc.2016.36

[23].Hirsch F R, Mcelhinny A, Stanforth D, et al. PD-L1 Immunohistochemistry Assays for Lung Cancer: Results from Phase 1 of the Blueprint PD-L1 IHC Assay Comparison Project[J]. Journal of Thoracic Oncology, 2017, 12(2): 208-222.??DOI:10.1016/j.jtho.2016.11.2228

[24].Diggs L P, Hsueh E C. Utility of PD-L1 immunohistochemistry assays for predicting PD-1/PD-L1 inhibitor response[J]. Biomarker research, 2017, 5(1): 12.??DOI:10.1186/s40364-017-0093-8

[25].Reck M, Rodríguez-Abreu D, Robinson A G, et al. Pembrolizumab versus Chemotherapy for PD-L1–Positive Non–Small-Cell Lung Cancer[J]. New England Journal of Medicine, 2016, 375(19): 1823-1833.??DOI:10.1056/NEJMoa1606774

[26].林冬梅.中國非小細胞肺癌PD-L1檢測現狀[J].中華病理學雜志,2017,46(10):665-668.??DOI:10.3760/cma.j.issn.0529-5807.2017.10.001.

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