综述：在预测预防个性化医学（3PM）框架内提高免疫检查点抑制剂（ICIs）泛癌治疗效果的分层工具

《EPMA Journal》：Monoclonal antibody immune therapy response instrument for stratification and cost-effective personalized approaches in 3PM-guided pan cancer management

本文在 3PM 框架下提出分层工具，以提升 ICIs 泛癌治疗效果，探索耐药机制和创新疗法。

　　

综述：在预测预防个性化医学（3PM）框架内提高免疫检查点抑制剂（ICIs）泛癌治疗效果的分层工具

一、背景

免疫检查点抑制剂（Immune checkpoint inhibitors，ICIs），像抗程序性死亡受体 1（anti - PD - 1）、抗程序性死亡配体 1（anti - PD - L1）以及抗细胞毒性 T 淋巴细胞相关蛋白 4（anti - CTLA - 4）疗法，通过调动人体自身免疫系统来消灭癌细胞，彻底改变了癌症治疗的格局。这些疗法的出现，为众多癌症患者带来了新的希望，开启了癌症免疫治疗的新时代。

然而，ICIs 并非对所有患者都能产生同样良好的治疗效果。其疗效会因肿瘤类型的不同以及患者具体病情的差异而显著不同。例如，有些患者在接受 ICIs 治疗后，肿瘤明显缩小，病情得到有效控制；而有些患者却几乎没有反应，甚至病情还会进展。这种差异表明，在癌症治疗中，不能采用 “一刀切” 的方式，需要根据患者个体情况制定个性化的治疗方案。这也凸显了在预测预防个性化医学（Predictive Preventive Personalized Medicine，PPPM；3PM）框架下，采用个性化治疗方法的必要性。3PM 强调通过预测患者的疾病风险、预防疾病发生以及提供个性化的治疗，来提高医疗效果和患者生活质量，对于 ICIs 治疗的优化具有重要意义。

二、主体内容

（一）预测方法提升 ICIs 疗效

为了提高 ICIs 的治疗效果，需要运用预测方法。特定的基因改变和代谢通路等生物标志物在这方面发挥着关键作用。它们就像是隐藏在人体内部的 “密码”，能够为医生提供关于患者对治疗反应的重要信息。通过对这些生物标志物的检测和分析，医生可以在一定程度上预测患者接受 ICIs 治疗后的效果，提前了解患者是否可能对治疗产生耐药性，从而根据患者的具体情况调整治疗方案，做到 “量体裁衣” 式的精准治疗。

以程序性死亡配体 1（PD - L1）和细胞毒性 T 淋巴细胞相关蛋白 4（CTLA4）等生物标志物为例，它们与 ICIs 的治疗效果密切相关。PD - L1 在肿瘤细胞表面的表达水平，会影响免疫系统对肿瘤细胞的识别和攻击。高表达 PD - L1 的肿瘤细胞，可能更容易逃避免疫系统的监视；而 CTLA4 则在免疫系统的激活过程中起着调节作用。对这些生物标志物的深入研究，有助于揭示 ICIs 的作用机制，为预测治疗结果和制定个性化治疗方案提供有力依据。

（二）针对特定癌症的治疗进展

研究聚焦于黑色素瘤、膀胱癌和肾细胞癌等多种癌症。在这些癌症的治疗中，联合疗法和细胞疗法取得了显著进展，为克服 ICIs 耐药性带来了新的希望。

在黑色素瘤治疗方面，联合疗法展现出了强大的潜力。将不同作用机制的药物联合使用，能够从多个角度攻击癌细胞，提高治疗效果。例如，将 ICIs 与其他靶向药物联合，既可以激活免疫系统攻击癌细胞，又可以阻断癌细胞的特定生长信号通路，使癌细胞难以存活和增殖。一些临床试验结果显示，采用联合疗法后，黑色素瘤患者的生存率得到了显著提高，肿瘤缓解率也有了明显提升。

对于膀胱癌和肾细胞癌，同样也在不断探索有效的联合治疗方案。通过对不同药物组合的尝试和优化，发现某些联合疗法能够增强 ICIs 的疗效，改善患者的预后。细胞疗法也是研究的热点之一，通过提取和改造患者自身的免疫细胞，使其更具针对性地攻击癌细胞，为癌症治疗开辟了新的途径。

（三）研究分析方法与结果

研究人员通过对临床试验数据以及公共数据集（如癌症基因组图谱 The Cancer Genome Atlas，TCGA 和基因表达综合数据库 Gene Expression Omnibus，GEO）进行分析，来评估 ICIs 在多种癌症类型中的治疗反应。在生存分析中，运用了 Kaplan - Meier 曲线和 Cox 回归等统计方法。

Pan - cancer 分析结果显示，当采用联合疗法时，不同癌症对 ICIs 的反应率存在差异。膀胱癌的反应率为 19.8%，而黑色素瘤的反应率则超过 39%。这一数据差异充分表明，不同癌症对 ICIs 联合疗法的敏感性不同，也进一步说明了个性化治疗的重要性。同时，也显示出在 3PM 框架下，通过合理选择治疗方案，有望显著改善癌症患者的治疗效果，提高患者的生存率和生活质量。

（四）提出成本效益模型

通过对 ICIs 耐药机制的深入探索以及对新兴治疗创新方法的研究，研究团队提出了一种具有成本效益的模型。该模型旨在实现更精准的患者分层和护理。根据患者的生物标志物特征、肿瘤类型以及其他相关因素，将患者分为不同的亚组，针对每个亚组制定个性化的治疗方案，这样可以避免不必要的治疗费用，提高医疗资源的利用效率，同时又能为患者提供更有效的治疗。

不过，要使这个模型真正发挥作用，还需要解决一些关键问题。首先，需要建立标准化的生物标志物检测方法，确保不同实验室检测结果的一致性和准确性。其次，需要开展前瞻性临床试验，进一步验证模型的有效性和可靠性。只有经过严格的验证，这个模型才能在临床实践中得到广泛应用，推动癌症治疗向精准肿瘤学方向迈进。精准肿瘤学强调根据患者个体的肿瘤分子特征制定个性化治疗策略，有望为癌症患者带来更好的治疗效果。

三、结论

在 3PM 框架下，当前迫切需要开发具有成本效益的分层工具和适应性组合策略，以优化癌症治疗效果。这不仅有助于提高 ICIs 的治疗效果，还能为患者提供更精准、更有效的治疗，改善患者的预后和生活质量。随着对 ICIs 作用机制、耐药机制的深入研究，以及生物标志物检测技术和临床试验的不断发展，未来有望实现更精准的癌症治疗，为广大癌症患者带来更多的希望。