“肝”问路在何方--肝癌免疫检查点抑制剂疗效预测指标的探索

近些年来，肝癌的免疫治疗成为肝癌综合治疗关注的焦点，其中以免疫检查点抑制剂（ICIs）的应用最为广泛。CheckMate 040和KEYNOTE 224两项研究的成功拉开了肝癌免疫治疗的序幕，尽管CheckMate459和KEYNOTE240研究遭遇了一些挫折，但从这些研究中我们可以看到ICIs带来的持久疗效和较低的毒性是传统TKI类药物无法比拟的。

基于前期的研究探索，免疫联合治疗成为重要的研究方向，而后续的KEYNOTE524 IMbrave 150研究的成功也恰恰证实了这一点。而对于生命科学的探索是永无止境的，近期针对肝癌免疫联合治疗（联合靶向、化疗、免疫以及局部治疗等）的临床研究探索也不断在涌现，免疫治疗也正在从晚期向围手术期治疗推进。

尽管免疫治疗让沉寂十余年的肝癌重新燃起了希望，但仍有超过一半以上的肝癌患者对于ICIs联合靶向治疗是无效的¹。不仅如此，免疫治疗还会引起超进展的情况，在接受PD-1/PD-L1联合靶向治疗的肝癌患者中约8%的患者会出现超进展现象²³。

因此基于有效生物标记物的人群筛选可以找到适合免疫联合靶向的肝癌患者并降低ICIs带来损害。针对ICIs疗效预测指标的探索是肝癌免疫治疗的重要环节，也是肝癌治疗走向精准治疗的必经之路。在前期的临床研究中将一些可能的潜在生物标记物作为探索性重点进行研究，主要包括PD-L1的表达、TMB、MSI状态和一些特定的基因组改变。下面我们围绕这些可能的潜在的疗效的预测治疗展开探讨。

PD-L1

PD-L1的表达在胃癌和非小细胞肺癌中可以作为对PD-1疗效预测指标。但在其他的一些肿瘤中PD-L1的表达与疗效却并没有相关性，部分PD-L1表达阴性的患者接受ICIs治疗后仍有疗效。

在肝癌患者中，CheckMate 040和CheckMate 459研究分析肿瘤细胞PD-L1表达量与客观缓解率ORR以及总生存OS的关系，但结果显示肿瘤细胞PD-L1阳性（cutoff≥1）与PD-L1阴性的肝癌患者对于纳武利尤单抗（Nivolumab）的疗效并未表现出差异。而在KEYNOTE 224研究中，针对52例患者的分析显示，肿瘤细胞PD-L1表达水平（TPS, TumorPortion Score）对ORR和PFS同样不具备预测作用。

尽管针对CPS（Combine Positive Score）方面分析的ORR和PFS显示出一定差异，但还需要更大样本量研究证实⁴⁵⁶。

Table 1.CheckMate 040: PD-L1 expression on tumor cells and response.

Table 2. KEYNOTE224: Association of biomarkers with clinical outcomes.

TMB/MSI

高肿瘤突变负荷（TMB,Tumor Mutational Burden）被认为在非小细胞肺癌、小细胞肺癌、黑色素瘤、尿路上皮癌等肿瘤中对ICIs的疗效具有一定预测作用。但肝癌中，TMB-H和MSI-H相对其他肿瘤而言偏低⁷。

一项研究分析了755个肝癌标本的基因组状态并探索一些潜在生物标记物与PD-1抑制剂反应的关系，研究发现所有分析的标本中位TMB为4 mutations/Mb, 95%样本TMB＜10 mutations/Mb, TMB-H仅占1%。

另外，对542个样本评估MSI状态，其中仅1例（0.8%）为MSI-H和TMB-H。在分析17例接受PD-1 (Pembrolizumab orNivolumab)治疗反应与潜在生物标记物的关系中发现，1例具有最高TMB（15mutations/Mb）患者在接受Nivolumab治疗后持续CR超过2年，3例TMB-L患者接受Nivolumab治疗后达PR，2例TMB-H患者接受Nivolumab治疗后PD，而所有纳入分析患者均为MSI-L⁸。由此可见，TMB和MSI状态与HCC患者接受PD-1治疗的疗效并不存在明确相关性。

 Table 3. Tumormutation burden (TMB) distribution by etiology.

Figure 1. MSIprevalence was detected across 39 tumor types.

Wnt/β-catenin信号通路

最近，研究表明，Wnt/β-catenin信号通路的激活会导致肝癌对PD-1治疗产生免疫逃逸及免疫耐药。一项前瞻性研究⁹探索了肝癌药物治疗反应与分子特征的关系，研究利用二代基因测序（NGS）检测127例患者肿瘤组织或血液样本的341个或更多与肿瘤相关的基因，并收集患者基线特征和疗效数据，旨在发现与疗效相关的基因改变。

研究结果显示，在所有患者中Wnt/β-catenin信号通路和TP53突变的比例为45%和53%，并且二者是相互排斥的。在接受索拉非尼治疗的患者（n=81）中，致癌基因PI3K-Mtor信号通路改变与较低的DCR（8.3% vs 40.2%）、较短的mPFS (1.9vs 5.3 months) 以及较短的mOS(10.4 vs 17.9 months)相关。

对于接受ICIs治疗的患者（n=31），Wnt/β-catenin信号通路的激活与较低的DCR（0% vs 53%）、较短的mPFS (2.0 vs7.4 months)以及较短的mOS(9.1 vs 15.2 months)相关。另外，24%患者发生其他基因改变，包括TSC1/2 (8.5%)、FGF19 (6.3%)、MET (1.5%)及IDH1 (1%)。因此，Wnt/β-catenin信号通路的激活是肝癌患者接受PD-1预后不佳因素，但这一结论仍需在更大样本的前瞻性研究中加以证实。

Figure 2.Kaplan-Meier PFS on IO and sorafenib therapy for patients with WNT-activatedtumors.

综上所述，基于有效的肿瘤标志物的患者筛选能够更好的发现对ICIs治疗敏感的肝癌人群并获得良好的治疗效果。但基于目前的研究，并没有确切的生物标记物被证实可以预测肝癌患者对ICIs的疗效，而一项基于多基因和肿瘤微环境预测系统正在研究用于预测肝癌免疫治疗的疗效¹⁰[SW1] ，期待这一研究结果能给我们带来更多提示

参考文献

1.  Pinter, M., Jain, R. K. & Duda, D.G. The Current Landscape of Immune Checkpoint Blockade in HepatocellularCarcinoma: A Review. JAMA Oncology (2020)doi:10.1001/jamaoncol.2020.3381.

2.  Champiat, S. etal. Hyperprogressive disease: recognizing a novel pattern to improvepatient management. Nature Reviews Clinical Oncology vol. 15 748–762(2018).

3.  Scheiner, B. etal. Programmed cell death protein-1 (PD-1)-targeted immunotherapy inadvanced hepatocellular carcinoma: efficacy and safety data from an internationalmulticentre real-world cohort. Aliment. Pharmacol. Ther. 49,1323–1333 (2019).

4.  El-Khoueiry,A. B. et al. Nivolumab in patients with advanced hepatocellularcarcinoma (CheckMate 040): an open-label, non-comparative, phase 1/2 doseescalation and expansion trial. Lancet 389, 2492–2502 (2017).

5.  Sangro, B. etal. LBA-3 CheckMate 459: Long-term (minimum follow-up 33.6 months) survivaloutcomes with nivolumab versus sorafenib as first-line treatment in patientswith advanced hepatocellular carcinoma. Ann. Oncol. 31, S241–S242(2020).

6.  Zhu, A. X. etal. Pembrolizumab in patients with advanced hepatocellular carcinomapreviously treated with sorafenib (KEYNOTE-224): a non-randomised, open-labelphase 2 trial. Lancet Oncol. 19, 940–952 (2018).

7.  Bonneville, R.et al. Landscape of Microsatellite Instability Across 39 Cancer Types. JCOPrecis. Oncol. 1–15 (2017) doi:10.1200/po.17.00073.

8.  Ang, C. etal. Prevalence of established and emerging biomarkers of immune checkpointinhibitor response in advanced hepatocellular carcinoma. Oncotarget 10,4018–4025 (2019).

9.  Harding, J. J.et al. Prospective genotyping of hepatocellular carcinoma: Clinicalimplications of next-generation sequencing for matching patients to targetedand immune therapies. Clin. Cancer Res. 25, 2116–2126 (2019).

10. Havel, J. J.,Chowell, D. & Chan, T. A. The evolving landscape of biomarkers forcheckpoint inhibitor immunotherapy. Nature Reviews Cancer (2019)doi:10.1038/s41568-019-0116-x.

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