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ASCO速递:PD-L1表达可预测膀胱癌免疫治疗疗效

首页 » 研究 2018-06-04 肿瘤资讯 赞(2)
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导读
上的PD-L1表达≥25%的算法,可筛选出获得最佳临床结果(包括ORR和OS)的患者!(见下表)PD-L1表达是否可以预测PD-1/PD-L...

在经PD-L1抑制剂durvalumab治疗的晚期UC队列中,经回顾性模型分析发现,采用肿瘤细胞(TC)或免疫细胞(IC)上的PD-L1表达≥25%的算法,可筛选出获得最佳临床结果(包括ORR和OS)的患者!(见下表)


PD-L1表达是否可以预测PD-1/PD-L1抑制剂在尿路上皮癌(UC)的临床疗效一直具有争议。这很大程度是由于针对不同PD-1/PD-L1抑制剂的不同研究所采用的PD-L1检测平台、判读方法、PD-L1高表达或阳性表达的界值均各有不同,且似乎仍在探索之中。

但从2017年ASCO大会报道的有关PD-L1抑制剂durvalumab治疗晚期二线UC的1108研究的数据来看,采用Ventana SP263测定法评估,以肿瘤细胞或免疫细胞上的PD-L1表达≥25%定义PD-L1高表达,此队列中51.3%的PD-L1高表达的患者可获得27.6%的客观应答率和20个月的总生存期(OS),而PD-L1低表达患者的ORR和OS则仅有5.1%和8.1个月。

在今年ASCO大会上,1108研究的研究者通过回顾性模型进一步分析并得出了在该队列中,对于durvalumab治疗,可有效预测OS的PD-L1表达的最佳算法——即当采用TC和IC的联合算法(也就是刚才提到的TC25%/IC25%),可获得最佳临床结果。该研究还发现,在接受durvalumab治疗的患者中,IC和TC表达的PD-L1均与较高的ORR相关,IC中PD-L1表达与较长的OS相关。但相比TC,IC表达的PD-L1对durvalumab的治疗应答有更强的影响,表现出与OS、PFS、ORR和肿瘤缩小的显著关联(P< 0.05)。我们期待未来来自随机试验的更多数据以确认这些结果。

在Durvalumab单药治疗尿路上皮癌(UC)中,优化预测总生存(OS)的PD-L1检测算法

Magda Zajac, et al. J Clin Oncol 36, 2018 (suppl; abstr 4530)

背景:

PD-L1是一种在多种肿瘤类型中可预测PD-1/PD-L1抑制剂应答的有效标记物。在UC中,已有研究提示在肿瘤细胞(TC)和肿瘤浸润免疫细胞(IC)中的PD-L1表达具有临床价值,但其中每一种细胞组分的重要性、最具预测价值的算法及PD-L1表达的界值尚不明确。

方法:

一项1/2期研究(1108研究)中UC队列的188例患者接受了采用SP263检测平台进行的PD-L1表达的检测。采用回顾性模型评估末例患者随机15个月后TC或IC中PD-L1表达状态对OS、无进展生存(PFS)、客观应答率(ORR)、肿瘤改变及肿瘤缩小的最佳百分比的影响。采用Kaplan-Meier分析探索单一生物标记物或标记物的组合(TC或IC[在IC区域中PD-L1阳性IC的百分比])的算法对OS的影响。

结果:

在接受durvalumab治疗的患者中,IC和TC表达的PD-L1均与较高的ORR相关,IC中PD-L1与较长的OS相关。相比TC,IC表达的PD-L1对durvalumab的治疗应答有更强的影响,表现出与OS、PFS、ORR和肿瘤缩小的显著关联(P< 0.05)。当采用TC和IC的联合算法时,即TC25%/IC25%,可获得最佳临床结果。

结论:

在UC中,TC25%/IC25%的算法似乎能提供基于疗效和PD-L1表达率的最佳预测价值。需要来自随机试验的更多数据以确认这些结果。临床试验信息:NCT01693562

(转化医学网360zhyx.com)

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