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癌症免疫治疗正在改变许多类型癌症的治疗前景，但鉴定出最有可能从这些新疗法中获益的人是该领域面临的最大障碍之一。传统方法是基于单突变来定制个性化靶向治疗，但是免疫疗法不是那么简单。
每个人的癌症和免疫系统的生物学是不同的，这种差异性可能导致对这类药物的不同反应。例如，只有约20-40％的患者对检查点抑制剂免疫疗法作出反应。
匹配癌症的复杂性
确定谁将受益于免疫治疗的任务不仅是重要的，而且是一个巨大的挑战。目前，免疫治疗最常见的生物标志物之一是PD-L1蛋白表达。不幸的是，虽然PD-L1较高的患者更可能对免疫治疗作出反应，但事实上很多PD-L1较高的患者临床治疗无反应，许多PD-L1较低的患者响应较好。 因此PD-L1表达本身并不能准确预测免疫治疗响应。
为了做出更明智的治疗决定，并采取更进一步个性化的癌症免疫治疗，我们需要综合观察蛋白生物标志物：突变负荷和基因组改变。在今年的AACR会议上，我们很高兴为进一步精准治疗提出新的研究结果。
预测癌症免疫治疗反应的一个令人兴奋的新生物标志物是肿瘤突变负担（TMB）。 TMB提供了肿瘤基因组编码区突变总数的定量估计。具有较高水平的TMB的肿瘤细胞可能被免疫系统识别，因此可能对检查点抑制剂有更强的免疫应答。
事实上，美国foundation medicine在AACR中提出的新结果验证了TMB预测多种肿瘤类型（包括肺癌，黑素瘤和膀胱癌）对FDA批准的检查点抑制剂免疫治疗的反应能力。
然而，鉴于癌症的复杂性，即使将TMB添加到目前的方法中，仍无法完全预测免疫治疗反应。为了最大限度地提高个体患者的收益，我们需要识别并整合额外的预测标记。
寻找预测疗效的新方法
在非小细胞肺癌（NSCLC）患者中使用全基因组分析（CGP）方法，我们可能已经确定了另外的标记，我们将在AACR大数据和临床实践部分讨论研究结果。
具体来说，我们发现即使在TMB低的患者中，如果BRAF或MET基因中也有突变，许多肺癌对免疫疗法反应也很高。除了TMB之外，评估这些结果可以帮助确定可能受益于新的免疫治疗的其他患者。
另外，我们发现在TMB高的人群中，STK11改变者对免疫治疗的反应可能性降低。这表明这些患者可能会从另一种治疗方法中受益。虽然这些结果还需要进一步临床验证，但它们可以帮助我们更准确地识别将会或不会对免疫治疗反应的患者，因此医生可以为患者做出更明智和准确的决策。虽然我们在基础医学研究工作专注于非小细胞肺癌，但这些STK11，BRAF和MET改变也可能影响其他肿瘤类型的免疫治疗反应，这是一个令人兴奋的研究和探索领域。
尽管癌症免疫治疗提供了一些令印象深刻的益处，但仍然需要更好的预测生物标志物来对响应者和无应答者进行分类。明确识别不会对特定药物作出反应的患者与识别那些将推动整个癌症治疗的宝贵资源一样重要。我们可以帮助确保患者获得可能获益的治疗方法 - 避免不必要的副作用和浪费宝贵的治疗时间。我们可以帮助制药行业更好地区分药物的影响。我们可以帮助研究人员开发新的治疗可能，并研发新的疗法。
我们可以推动精准医学的未来。
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