书接上回，在昨天的文章里，我们从一天连发两篇Nature大子刊是什么体验出发，提到了芝加哥大学的Liam Flinn Spurr 在11月28日，作为第一作者在 Nature Cancer 发文，通过一项临床研究发现高度非整倍体的非小细胞肺癌对放疗联合免疫治疗更敏感。同时在Nature Genetics online 的文章则介绍了在低TMB患者中可以通过肿瘤非整倍体程度预测泛癌的免疫治疗疗效。
如果想看Nature Cancer这篇文章的更多细节以及关于肿瘤非整倍体的简短介绍，可以阅读昨天的文章。
今天的文章，前半部分让我们接着来看第二篇发表Nature Genetics 的 paper有哪些内容，在后半部分，我们也会关注它的 Peer Review 有没有透露出什么接收背后的细节。
话不多说，正式内容走起。
免疫治疗彻底改变了很多晚期癌症患者的治疗方式，但免疫检查点抑制剂(ICI)对大多数患者又是无效的。
为了找到那些真正可以通过ICI治疗获益的人群，我们一直在探索能够预测免疫治疗疗效的生物标志物。目前，包括 PD-L1的表达，CD8 + T 细胞特征，肿瘤新抗原负荷和 TMB 都在一些研究中证明了自己在这方面的价值。
其中，在多项独立研究中，TMB 已被确认在 ICI 治疗中针对泛癌预后和预测性生物标志物。例如，2019年Samstein 等人发表在 Nature Genetics上的文章就通过分析1662名接受了ICI治疗的泛癌种患者数据发现，top 20% TMB 和总体生存相关。如下图所示，top10% TMB的患者OS要好于10-20%，其余80%的患者OS最差。
后来，FDA 批准了Pembrolizumab 在泛癌症的应用，其高 TMB 的标准定义为每兆碱基不少于10个突变。从这个角度讲，TMB作为免疫治疗的生物标志物本身没有任何问题，而且一度给我们带来了巨大的希望。
但是，我们姑且不谈论后来人们关于TMB是否在ICI联合中有用的质疑，以及TMB究竟把cutoff定在几更合适的争论。单就TMB作为一个生物标志物而言，也应该看到其两面性。
还是上文提到的研究，从下面两个图可以看出每个癌种对应的OS HR 和 TMB的cutoff，以及不同癌种在不同梯度TMB的分布比例。如果以10作为TMB高的标准，该研究Cox分析中很多癌种的cutoff值都没有达到10。
再进一步讲，不管用于定义高 TMB 的阈值如何，大多数患者仍表现出低 TMB特征，并且对于这个人群结果的基因组预测指标的研究尚不清晰。因此，我们仍然需要新的生物标志物来改善癌症免疫治疗的风险分层。
肿瘤细胞染色体或染色体臂的数目不平衡被称为非整倍体，就像昨天文章中提到的，它是人类癌症的一个几乎普遍的特征。最近几年，已经有不同的研究揭示了肿瘤非整倍体对肿瘤免疫的负面影响，其中可能的机制包括免疫逃避，包括下调 PD-L1表达和抑制肿瘤内 CD8 + T细胞应答。此外，以前的研究已经证实肿瘤非整倍体程度高其实是总体生存差的标志 ，并提出非整倍体适合作为临床结果的生物标志物。
在这种这样的背景下，本文的作者团队同时发现了非整倍体也是用免疫联合放疗的有效生物标志物。
尽管非整倍体现象是普遍存在的，但是非整倍体的程度的因癌症类型而有很大差异。作者团队重新分析了上文我们提到的1600多名患者的ICI队列，可以看出乳腺癌和黑色素瘤的非整倍体程度整体更加明显，而肾细胞癌、结直肠癌和头颈癌的非整倍体程度则整体偏低。
作者在含有TMB、ICB药物类型和其他潜在临床混杂因素的多变量模型中测试了非整倍体评分的预测价值。在所有肿瘤中，结果显示高非整倍体评分（和PD-L1都）与不良预后显著相关。
在大多数单一的肿瘤类型中观察到了类似的结果。
值得注意的是，TMB和非整倍体评分之间没有相关性，也证明了这些变量的独立。此外，染色体不稳定性的另一个常见衡量标准是基因组改变比例(FGA，fraction of genome altered)，此前也有研究证明这个指标是预测肿瘤免疫的标志物。
虽然不难理解非整倍体评分和FGA具有极高的相关性，但是通过分别使用这两个指标针对不同的癌种进行多因素Cox分析，至少作者在这个队列中的研究结果表明非整倍体评分略好一些。
整体的非整倍体评分是由每个染色体的状态组成的，那么是否有某个染色体臂在某些癌中能更好的对ICI的疗效进行评估呢？为了回答这个问题，作者也检查了非整倍体评分的预后价值是否主要受到特定染色体变化的影响（例如编码 PD-L1的基因 CD274 所在的9p21杂合性丢失）。结果显示，当控制FDR为0.05时，如下图所示没有特定的臂水平变化与生存相关。
其实分析到这里，已有的分析已经支持非整倍体评分在免疫治疗中作为预后生物标志物。但是为了便于将其作为临床生物标记物使用，作者通过使用上文TMB阈值类似的分析，确定了与TMB最佳协同的非整倍体评分阈值，以对ICI治疗患者进行风险分层。简单讲，就是在多因素模型中考虑ICI药物类型，并将top 20%的TMB定义为高TMB，然后每种肿瘤类型的非整倍体评分从20%到80%，每10%作为一个指标进行测试分析。比较后发现非整倍体评分的第50个百分位（top50%）是所有候选阈值中 p value 最低的最佳阈值（如下图所示）。
值得注意的是，当在多变量模型中使用FDA批准的TMB阈值10时，同样获得了相同的最佳非整倍体评分阈值。
在KM分析中，使用top 20% TMB 和top 50% 非整倍体评分作为分类标准，得到的结论是在高TMB肿瘤中，非整倍体评分没有预后价值；然而在低TMB肿瘤中，更高的非整倍体评分的肿瘤患者接受ICI后预后显著更差。
最后，在不同的肿瘤类型中，分别比较了不同高低TMB和不同高低非整倍体评分之间的2年OS。结果显示，在结直肠癌、膀胱癌、非小细胞肺癌和原发位置不明的患者中非整倍体评分对预后的影响与TMB评分相当。乳腺癌和肾癌种非整倍体评分显示出了更大的预测价值。
此外，值得注意的是，在低TMB人群中，非整倍体评分高和低的患者的两年总生存率差异最大的是原发位置不明的癌症(13% vs 54%)、结直肠癌(26% vs 60%)和乳腺癌(0% vs 28%)。
回看这篇发表在Nature Genetics 上的 Brief Communication，我们可以得到如下2个结论：
1：对于接受ICI治疗的低TMB肿瘤患者，非整倍体评分升高是一个独立互补的OS预测因子。
2: top 50% 的非整倍体评分可以用来定义高非整倍体分数阈值，该阈值对于 top20% TMB（或TMB不小于10为标准）分类下定义为低TMB的肿瘤具有独立的预后价值。
同时这个结论的可信程度也需要你综合考虑这个含有10个癌种的数据集中每个癌种的样本数量，以及来自单一机构的患者数据集可能会带来的一些偏移。因此如果想进一步提高其循证等级，前瞻性的临床研究也是必不可少的。
此外，在以后的研究中确定可能有助于克服高度非整倍体肿瘤免疫耐药的协同治疗方式也非常必要。
但无论如何，这项多癌种的回顾性研究都为深入了解肿瘤非整倍体在调节低TMB肿瘤免疫治疗反应中的作用迈出了重要一步。
杂志公开了Peer Review的细节文件，让我们来看看审稿人怎么说。
首先两位审稿人都对该研究给予了高度评价。正如编辑所言，尽管他们确实提出了一些改进的要求，但这些要求相对简单而且也不会带来过多的额外工作。
而在最后的正文里，有哪些分析是审稿人提出的修改意见，审稿人又有什么评论呢？不妨猜一猜。
在审稿过程中，两位review提了以下四点内容：
1：基因组拷贝数改变的比例（FGA）是肿瘤免疫的预测因子，讨论一下FGA和非整倍体之间的关系(相关但是不同)也是有价值的。
基于这个问题作者增加了正文中和FGA的比较部分内容，也就是原文的figure1F。
2：似乎非整倍体评分使用20%的cutoff受益更加明显。
基于这个问题，作者增加了原文figure2A的分析。
3：有没有可能大多数影响是特定的染色体变化(例如9p21缺失)而不是非整倍体造成的。
基于这个问题，作者增加了我们上问提到的染色体臂扩增缺失分析。
4：作者能提出一个具有临床意义的案例吗？TMB的真实价值其实本身就不是非常大(很少在临床上使用)，非整倍体的影响似乎更小。虽然这个生物学问题很有趣，但我不相信他会影响临床实践。
这个问题比较有意思，针对这种回顾性分析，作者很难真的给review提供一个根据非整倍体评分指导患者免疫治疗的例子。
作者在回复中，首先通过一篇最新发表的文献(PMID 35764740)强调了TMB目前在临床应用中的最大问题应该是研究哪些低TMB患者对ICI疗效相关的肿瘤全基因组结构异常，进而提出自己的研究刚好符合这个大家最关心的实际临床需求。
同时作者再次强调了比较TMB和非整倍体分组下，不同肿瘤之间的2年OS差异，进而强调出与TMB分组相比，非整倍体评分对于乳腺癌和肾癌患者的预后影响更大。最后又补了一句，基于这个结果，相信非整倍体在OS上的巨大差异值得结合TMB进行进一步的前瞻性验证。
本文作者：思考问题的熊
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