Immunoscore-IC prédit la réponse à l’immunothérapie anti-PD1/PD-L1 dans le cancer du poumon non à petites cellules

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 immune checkpoint using spatial quantitative analysis of CD8 and PD-L1 markers is predictive of the efficacy of anti-PD1/PD-L1 immunothérapie in cancer du poumon non à petites cellules. EBioMedicine. 2023. Télécharger le PDF

Résumé de l’étude

Les inhibiteurs du point de contrôle immunitaire (ICI) tels que les anticorps monoclonaux anti-PD-1 et anti-PD-L1 ont révolutionné le traitement du cancer du poumon non à petites cellules, mais les biomarqueurs prédictifs restent limités.

Cette étude a appliqué Immunoscore-IC, un test basé sur l’immunohistochimie spatialement résolue combinant la coloration CD8 et PD-L1 quantifiée par pathologie numérique. L’analyse a porté sur:

• 471 lames fixées au formol et incluses en paraffine
• Deux cohortes indépendantes de validation (206 patients au total)
• Densités de cellules CD8+ et PD-L1+, relations spatiales et métriques de proximité

Principaux résultats

• Un modèle de risque à 5 variables utilisant des métriques spatiales (par exemple, regroupement, proximité) a été associé de manière significative à la survie sans progression (PFS) et à la survie globale (OS) (tous P < 0,0001)
• La classification Immunoscore-IC est plus performante que la notation PD-L1 évaluée par le pathologiste
• Tous les patients Low IS-IC ont progressé dans les 18 mois
• Les patients ayant un IS-IC élevé avaient ~34% de PFS à 36 mois dans les cohortes de formation et de validation

Conclusion

Immunoscore-IC est un outil de pronostic validé, puissant et spatialement informé pour les patients NSCLC traités avec des ICIs.

Ce travail introduit une méthode de stratification puissante pour le NSCLC en utilisant le profilage immunitaire spatial et l’histologie quantitative.

Important

Dans cette étude, l’analyse statistique et la modélisation de la survie, y compris les modèles multivariables de Cox et la stratification du risque, ont été réalisées par Alboukadel Kassambara, contribuant directement au développement et à la validation de la classification pronostique Immunoscore-IC.

Citation

Publication: In EBioMedicine
Date : 25 mai, 2023
Type : Article de revue
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Contributions scientifiques

Note

Voici d’autres résumés scientifiques dont l’auteur ou le co-auteur est Alboukadel Kassambara. Ces contributions couvrent la biologie informatique, la bioinformatique, la biostatistique, l’apprentissage automatique et la multi-omique, avec un accent sur l’immuno-oncologie et la recherche translationnelle.