雖然免疫療法已經(jīng)改變了癌癥的治療模式, 但是 臨床上只有不到 30% 的患者實(shí)現(xiàn)了持久的臨床 應(yīng)答 。為了突破這一瓶頸,迫切需要能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)療效且微創(chuàng)的生物標(biāo)志物,然而傳統(tǒng)的 PD-L1 表達(dá)和腫瘤突變負(fù)荷( TMB )不足以實(shí)現(xiàn)精確的患者分層。
針對(duì)這一臨床問(wèn)題,近日, 同濟(jì)大學(xué)附屬上 海市肺科醫(yī)院陳昶教授 團(tuán)隊(duì) 在Med上 在線 發(fā)表了題為A machine learning model integrating circulatingTemracell transcriptional profiles to predict immunotherapy efficacy的研究成果。該研究解析了外周血與腫瘤微環(huán)境之間的免疫動(dòng)力學(xué),并利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)出一種基于外周血的療效預(yù)測(cè)新方案。
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研究團(tuán)隊(duì)首先通過(guò)單細(xì)胞 RNA 測(cè)序( scRNA -seq )和 T 細(xì)胞受體測(cè)序( scTCR -seq )對(duì)配對(duì)的腫瘤與外周血樣本進(jìn)行了整合分析。研究發(fā)現(xiàn),在眾多的 CD8+ T 細(xì)胞亞群中 , CX3CR1+ Temra 細(xì)胞具備 最 強(qiáng)的克隆擴(kuò)張能力,并展現(xiàn)出顯著的外周循環(huán)與腫瘤組織間的遷移浸潤(rùn)活性,是連接全身免疫與局部腫瘤微環(huán)境的關(guān)鍵橋梁。 進(jìn)一步分析作者發(fā)現(xiàn)決定免疫治療效果的關(guān)鍵并非 Temra 細(xì)胞的數(shù)量多少,而是其 “ 質(zhì)量 ”—— 即轉(zhuǎn)錄譜的狀態(tài) 。基于該發(fā)現(xiàn),研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)建立了一種基于 Temra 細(xì)胞轉(zhuǎn)錄譜的外周血標(biāo)志物生物標(biāo)志物,并在晚期 NSCLC 隊(duì)列中進(jìn)行了前瞻性驗(yàn)證, 為免疫治 療決策提供了一個(gè)可行且侵入性較小的策略。
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原文鏈接:https://doi.org/10.1016/j.medj.2026.101027
制版人:十一
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