Ghiringhelli F, Bibeau F, Greillier L, Fumet JD, Ilie A, Monville F, Laugé C, Catteau A, Boquet I, Majdi A, Morgand E, Oulkhouir Y, Brandone N, Adam J, Sbarrato T, Kassambara A, Fieschi J, Garcia S, Lepage AL, Tomasini P, Galon J. Immunoscore Immun-Checkpoint mit räumlicher quantitativer Analyse von CD8- und PD-L1-Markern ist prädiktiv für die Wirksamkeit der Anti-PD1/PD-L1-Immuntherapie bei nicht-kleinzelligem Lungenkrebs. EBioMedicine. 2023. PDF herunterladen
Zusammenfassung der Studie
Immun-Checkpoint-Inhibitoren (ICI) wie monoklonale Anti-PD-1- und Anti-PD-L1-Antikörper haben die Behandlung des nicht-kleinzelligen Lungenkarzinoms revolutioniert, aber prädiktive Biomarker sind nach wie vor begrenzt.
In dieser Studie wurde Immunoscore-IC angewandt, ein räumlich aufgelöster immunhistochemischer Test, der CD8- und PD-L1-Färbung kombiniert und durch digitale Pathologie quantifiziert. Die Analyse umfasste:
- 471 formalinfixierte, in Paraffin eingebettete Objektträger
- Zwei unabhängige Validierungskohorten (insgesamt 206 Patienten)
- CD8+ und PD-L1+ Zelldichten, räumliche Beziehungen und Nachbarschaftsmetriken
Wichtigste Ergebnisse
- Ein 5-variables Risikomodell unter Verwendung räumlicher Metriken (z. B. Clustering, Nähe) war signifikant mit dem Progressionsfreien Überleben (PFS) und dem Gesamtüberleben (OS) assoziiert (alle P < 0,0001)
- Die Immunoscore-IC-Klassifizierung übertraf die vom Pathologen vorgenommene PD-L1-Einstufung
- Alle Low IS-IC Patienten entwickelten sich innerhalb von 18 Monaten weiter
- Patienten mit hohem IS-IC hatten ~34% PFS nach 36 Monaten in beiden Trainings- und Validierungskohorten
Schlussfolgerung
Immunoscore-IC ist ein validiertes, leistungsstarkes und räumlich informiertes Prognoseinstrument für NSCLC-Patienten, die mit ICIs behandelt werden.
Diese Arbeit stellt eine leistungsfähige Stratifizierungsmethode für NSCLC vor, die räumliche Immunprofile und quantitative Histologie nutzt.
In dieser Studie wurden die statistische Analyse und Überlebensmodellierung, einschließlich multivariabler Cox-Modelle und Risikostratifizierung, von Alboukadel Kassambara durchgeführt und trugen direkt zur Entwicklung und Validierung der prognostischen Klassifizierung Immunoscore-IC bei.
Zitat
Publication: In EBioMedicine
Datum: Mai 25, 2023
Typ: Zeitschriftenartikel
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Wissenschaftliche Beiträge
Hier sind weitere wissenschaftliche Abstracts, die von Alboukadel Kassambara verfasst oder mitverfasst wurden. Diese Beiträge umfassen computergestützte Biologie, Bioinformatik, Biostatistik, maschinelles Lernen und Multi-Omics, mit Schwerpunkt auf Immuno-Onkologie und translationaler Forschung.
