Nat Commun：检查点免疫治疗过程中不良事件的多组学预测
2020-10-03 haibei MedSci原创
抗程序性死亡1（PD-1）或抗程序性死亡配体1（PD-L1）抗体治疗过程中的免疫相关不良事件（irAEs），由于免疫激活与免疫平衡紊乱相结合，可影响任何器官系统，在某些情况下甚至可致死。
抗程序性死亡1（PD-1）或抗程序性死亡配体1（PD-L1）抗体治疗过程中的免疫相关不良事件（irAEs），由于免疫激活与免疫平衡紊乱相结合，可影响任何器官系统，在某些情况下甚至可致死。
肺炎，最常见的致命irAE，可以导致10%的死亡率，占抗PD-1/PD-L1相关死亡病例的35%。心肌炎，最致命的irAE，可导致约50％的死亡率。因此，我们需要irAEs的预测性生物标志物来确定接受抗PD-1/PD-L1治疗的患者的获益/风险比。
T细胞受体（TCR）多样性，CD8+T细胞克隆扩张，和肿瘤突变负担（TMB）已被建议可能用于预测irAE，但是它们是基于单一因素或在有限的病例中进行的。因此，至今为止，我们缺乏一个全面的方法来确定irAE的生物标志物。特别是，获得具有足够样本量的患者样本队列是具有挑战性的，基于传统的方法可能需要多年的多中心研究。
最近，研究人员在Nature Communications杂志发文，其通过整合现实世界的药物警戒和分子omics数据，调查了接受抗PD-1/PD-L1治疗的26种肿瘤类型患者中irAE风险的潜在预测因素。
研究人员确定了能够准确预测irAE的LCP1和ADPGK的双变量线性回归模型，并在一个独立的患者队列中验证了LCP1+ADPGK模型的预测潜力。
因此，该方法为利用药物警戒数据和多组学数据识别癌症免疫治疗中irAE的潜在生物标志物提供了一种方法。
原始出处：
Ying Jing et al. Multi-omics prediction of immune-related adverse events during checkpoint immunotherapy. Nature Communications (2020).
作者：haibei
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利用药物警戒数据和多组学数据识别癌症免疫治疗中irAE的潜在生物标志物提供了一种方法
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