肿瘤突变负荷（TMB）：实现精准免疫治疗的潜力股！

随着PD-1/PD-L1免疫检查点抑制剂纳武单抗（Opdivo）和派姆单抗（Keytruda）在国内陆续获批，对于晚期癌症患者而言，无疑是好的现象。以非小细胞肺癌（NSCLC)为例，对于部分患者，抗PD-1/PD-L1抗体治疗已经取代传统化疗，成为一线治疗方案，因而被称为“抗癌神药”。

不过免疫疗法并不是对每位患者都适用，研究表明大约只有20%-40%的癌症患者可从中获益，如果“盲试”PD-1免疫疗法，很有可能会“人财两空”。

因此，如何挑选出优势获益人群，达到精准免疫治疗才是最重要的。

目前除了检测PD-L1的表达情况外，研究较多的潜在bio-marker有肿瘤突变负荷（tumormutation burden, TMB）、微卫星高度不稳定（microsatellite instability-high, MSI-H）和错配基因修复缺失（mismatch-repair deficiency，MMR）等。

肿瘤突变负荷（Tumor Mutation Burden,TMB）的定义是每百万碱基中被检测出的，体细胞基因编码错误、碱基替换、基因插入或缺失错误的总数，是反映肿瘤细胞携带的突变总数的一种定量生物标志物。

它是怎样“挑选”出获益人群的呢？

一般，每150个非同义突变，最终可能产生1-2个新抗原，这些新的抗原蛋白被自身免疫系统识别为非自身抗原，从而激活T细胞，引起免疫反应。当每兆（1Mb）碱基中累积的基因变异数目增多时，就可以产生很多新的抗原，因此TMB越高，最后能够被T细胞识别的新抗原产生也越多。

通俗点儿讲就是，具有高TMB水平的肿瘤患者往往具有更多的新抗原，可以帮助免疫系统识别肿瘤，并激发抗癌T细胞数量的增加及抗肿瘤应答的能力; 而对于那些TMB很低的肿瘤患者，由于新抗原很少甚至没有，杀伤性T细胞难以识别，所以这部分患者也就很难从免疫检查点抑制剂的治疗中获益。

TMB潜力有多大？

III期临床研究CheckMate-227结果显示，即使不考虑PD-L1表达状态的情况下，TMB ≥10 mut/Mb的晚期非小细胞肺癌（NSCLC）的O药联合Yervoy （ipilimumab）治疗中，与化疗相比，无进展生存期（PFS）得到显著改善。

在CheckMate-032临床研究中，按照TMB高低将患者划分成TMB高、TMB中、TMB低三类，在接受联合治疗的人群中，三组的有效率分别为62%、20%、23%；中位总生存期分别为：22.0个月、3.6个月、3.4个月——其中22.0个月与3.4个月，是6倍的关系！

因此TMB绝对有潜力用于预测患者对免疫疗法的反应。

TMB如何检测？

首先，传统的检测技术是通过采取患者的肿瘤组织（tTMB）来分析患者的TMB，目前可以通过血液TMB（bTMB）检测，而且相比于组织检测，血液检测更加方便、快捷，同时非侵入式的操作方式也避免了患者遭受更多的痛苦。

其次，哪些癌种适合TMB检测？Chalmers教授分析过来自167种癌症的10万份肿瘤组织标本的数据，得出以下20种癌症TMB高的概率超过10%，分别是：皮肤基底细胞癌、皮肤鳞状细胞癌、皮肤恶性黑色素瘤、皮肤Merkel细胞癌、原发不明的恶性黑色素瘤、头颈恶性黑色素瘤、肺大细胞癌、原发不明的鳞状细胞癌、肺大细胞神经内分泌癌、肺肉瘤样癌、胃腺癌（肠型）、子宫内膜癌（内膜型）、弥漫大B细胞淋巴瘤、非小细胞肺癌、子宫内膜癌、膀胱癌、原发不明的尿路上皮癌、软组织血管肉瘤、肺腺癌、肺腺鳞癌、皮肤附件癌、膀胱移行细胞癌、B细胞淋巴结淋巴瘤、肺鳞癌、原发不明肿瘤、头颈部鳞癌。

最后，TMB的临界值的标准是什么？一般认为：TMB超过20个突变/Mb（每百万个碱基），就是高；低于10个突变/Mb，就是低。当然，不同技术会略有差异，目前很多临床研究都显示，TMB可以预测免疫治疗的疗效，如Nivomulab，Pembrolizumab和Atezolizumab。但这些临床试验中采用的都是不同的检测平台进行TMB检测，给出的高TMB的临界值也各不相同。

Foundation Medicine 开发的CGP(全面基因组测序)可以检测不同瘤种中的TMB，在这一检测中定义了统一的判读标准，即<6 mutations/Mb定义为TMB低，>=20mutations/Mb定义为TMB高。因此今后还需要在更多前瞻性临床研究以及临床实践中，探索和研究最佳的检测方法和每个瘤种最佳的临界值。

结语

当然，TMB也存在其他问题，由于TMB的检测依赖基因测序，目前成本相较于PD-L1检测成本还是很高，不过随着NGS panel的获批，TMB检测也将慢慢走近临床实践。

总之，TMB是在预测肿瘤疗效及筛选获益人群方面的新尝试，与传统免疫治疗以及PD-L1的检测是互补的关系，PD-L1表达检测目前也是比较成熟的免疫预测指标，如何更好的将TMB与PD-L1联合应用筛选最佳的免疫治疗获益人群，是未来需要探索的重点，相信TMB在未来会发挥出更大的优势。

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