免疫基因组分析--预测食管癌新辅助化疗反应

针对上述情况，近日，来自日本理化学研究所综合医学中心（Riken Center for Integrative Medical Sciences）等机构的研究者开发了一种基于机器学习的诊断模型，来用于预测ESCC患者对铂类新辅助化疗（NAC）的反应。

该模型综合考虑了转录组学、免疫及拷贝数变异（CNV）方面的相关因素（也包含了吸烟状态等其他指标），并将这些因素结合到基于随机森林方法的模型（random forest method-based model）中，以预测NAC治疗反应。据研究数据显示，该模型的准确率高达84%，该研究于8月8日发表于Cell Reports Medicine期刊。

免疫反应途径和肿瘤基因组谱

研究人员收集了121名ESCC患者NAC治疗前的活检样本，此121名患者随后接受了NAC治疗。在接受NAC治疗后，8名患者得到完全缓解，67名对治疗有部分缓解，36名患者病情稳定，10名出现疾病进展。

虽然研究人员没有发现对治疗有反应的患者与对治疗没有反应的患者之间基因表达的显着差异，但他们确实检测到了在前者（获得完全缓解或部分缓解的患者）中富集的基因途径。这些途径包括许多参与免疫反应的途径：例如IL2 STAT5信号传导和干扰素γ反应途径。

研究团队进一步检查了样本中的T细胞特征——因为肿瘤浸润的CD8+ T细胞已经能够预测其他类型癌症的免疫治疗或化疗反应、以及患者生存率；并发现基于这些特征的治疗反应存在显着差异。这引导了研究者对肿瘤微环境中的其他免疫细胞进行检查。他们发现具有高水平CD8+T细胞、CD4+T细胞和B细胞的样本对NAC治疗反应率较高；而那些主要具有中性粒细胞的样本则具有较低的反应率。

同时，研究人员还检查了肿瘤的基因组谱。他们注意到应答者和无应答者的肿瘤之间存在类似的突变负担，并且近80%的ESCC病例在染色体臂水平上具有拷贝数变异（CNV）。

在应答者中，许多复发性拷贝数变化聚集在某些生物途径中，包括干扰素γ反应途径——这表明了这种改变与ESCC病例中的化疗敏感性和免疫反应相关联。研究小组进一步生成了在ESCC中发现的六个拷贝数特征（copy number signatures），这些特征被证明与治疗反应有关。

“我们鉴定出的遗传特征和免疫反应差异，这两者和NAC的治疗反应是独特相关的。这表明有一部分患者在接受NAC治疗前就具有了突变，这些突变导致了这些患者对NAC治疗产生了耐药性。” 该论文的资深作者、来自日本理化学研究所的Hidewaki Nakagawa及其同事在该论文中写道，“重要的是，这些突变可能在临床上是有效的；并且也将能够支持那些针对转移性ESCC患者的靶向治疗策略。”