低覆盖度全基因组测序助力晚期非小细胞肺癌免疫治疗疗效预测与监测

为解决晚期非小细胞肺癌（NSCLC）免疫治疗缺乏可靠预测生物标志物的问题，研究人员开展 lcWGS 研究，发现其可预测和监测免疫治疗反应，有重要意义。

　　

免疫治疗就像一场精准打击肿瘤的 “战争”，但在晚期非小细胞肺癌（Non-Small Cell Lung Cancer，NSCLC）的战场上，免疫检查点抑制剂，特别是针对程序性死亡受体 - 1（Programmed Death-1，PD-1）及其配体（Programmed Death-Ligand 1，PD-L1）的抑制剂，却遭遇了困境。虽然这些药物在治疗晚期 NSCLC 时能显著改善患者预后，但原发性耐药情况普遍存在，而且目前缺乏可靠的生物标志物来预测治疗效果。现有的预测参数，如肿瘤 PD-L1 表达、肿瘤突变负荷、微卫星不稳定性等，不仅无法完全准确识别对免疫治疗有反应的患者，还往往需要获取肿瘤组织，这在实际临床操作中存在诸多不便。因此，寻找一种更有效的方法来预测和监测免疫治疗反应，成为了亟待解决的难题。

为了攻克这一难题，德国癌症研究中心、海德堡大学等机构的研究人员 Florian Janke、Mateo Gasser 等人开展了一项重要研究。该研究成果发表在《Journal of Experimental & Clinical Cancer Research》上，为晚期 NSCLC 患者的免疫治疗带来了新的希望。

研究人员采用了肿瘤无关的低覆盖度循环肿瘤 DNA（Circulating Tumor DNA，ctDNA）全基因组测序（Low-Coverage Whole Genome Sequencing，lcWGS）技术，对晚期 NSCLC 患者（49 例患者的 118 份样本）和健康对照者（57 例）进行了研究。通过这种技术，他们能够纵向追踪全基因组拷贝数变异（Copy Number Variations，CNVs）和 cfDNA 的片段化特征。同时，他们还获取了肿瘤 PD-L1 表达数据进行对比分析。

研究中用到的主要关键技术方法包括：首先是样本采集，收集 118 份来自 49 例晚期 NSCLC 患者的血浆标本，以及 35 例健康对照者的血浆，同时获取 22 例健康个体的 cfDNA 全基因组测序数据作为参考；然后进行血浆样本制备与测序，通过双自旋离心法分离血浆、提取 cfDNA 并构建文库进行测序；最后是数据分析，运用定制流程处理原始测序数据，识别拷贝数谱、计算相关分数，并提取 cfDNA 片段特征，再进行统计分析和数据可视化。

研究结果主要如下：

• NSCLC 血浆样本特征：NSCLC 患者血浆样本中基于 CNV 的 ctDNA 负担（通过基于 lcWGS 数据的拷贝数异常（Copy Number Abnormality，CPA）评分评估）显著高于健康供体。同时，NSCLC 患者血浆样本的 cfDNA 片段化特征也发生了改变，如短片段在 CPA?样本中富集，且部分片段化特征与 ctDNA 相关。

• 片段特征与 CNVs 互补检测 ctDNA：联合评估 CNVs 和 cfDNA 片段化特征可提高 ctDNA 检测率。与单独评估 CPA 评分相比，所有标记物的组合能多检测出 29 个样本和 8 例患者的 ctDNA，尤其在免疫检查点阻断（Immune Checkpoint Blockade，ICB）治疗 4 个周期后的样本中，联合分析的优势更为明显。

• 基线 cfDNA 片段长度预测 ICB 反应：基线时可检测到的 P126 - 135（126 至 135bp 片段的比例）和 D126 - 135（126 至 135bp 片段与健康供体中位数的绝对偏差）水平与较短的无进展生存期（Progression-Free Survival，PFS）显著相关。而且，整合 PD-L1 肿瘤比例评分（Tumor Proportion Score，TPS）和 D126 - 135 可提高对短 PFS 患者的识别能力。

• 治疗 4 周期后的指标预测治疗结果：4 个 ICB 周期后，残留 CNVs 以及可检测到的 iwFAF（信息加权异常片段分数）评分、MDS（基序多样性分数）、P126 - 135 等与不良 PFS 显著相关。其中，残留 CNVs 和 / 或可检测到的 iwFAF 评分（即‘残留 ctDNA’）对早期疾病复发的预测效果最佳。

• 动态 CPA 评分反映疾病动力学：在持续临床反应（Durable Clinical Response，DCR）组中，CPA、ctCPA 和 MDS 评分在 4 个 ICB 周期后显著降低；而在短临床反应（Short Clinical Response，SCR）组中，这些指标无显著变化。从 ICB 第 4 周期到疾病进展时，CPA、ctCPA 和 P126 - 135 显著增加，Alu CGN/NCG 比率显著降低，表明 ctCPA 和 CPA 评分能反映治疗反应和失败。

• 多指标联合预测治疗结果：联合评估 ICB 基线时的 cfDNA 片段长度、PD-L1 TPS 和 4 个治疗周期后的残留 ctDNA，可显著提高对治疗反应和患者生存的预测能力。

研究结论和讨论部分指出，该研究首次系统评估了 NSCLC 患者在抗 PD-(L) 1 治疗前后 cfDNA 的 CNVs 和片段化特征的预测价值。研究发现，整合这些特征在预测治疗效果方面优于单独基于 PD-L1 TPS 的预测，且与肿瘤组织学和 ICB 治疗方式无关。特别是治疗前片段长度改变的预测价值此前未被报道，这一发现有助于在治疗前识别可能对免疫治疗耐药的患者。同时，研究还强调了治疗期间 ctDNA 动力学与治疗结果的相关性，4 个 ICB 周期后的残留 ctDNA 是治疗失败的最强预测指标。此外，多模式生物标志物评估在不同采样时间点具有重要价值，即使不依赖 PD-L1 TPS 评估，肿瘤无关的 lcWGS 也能识别可能对 ICB 治疗有反应的患者。然而，该研究也存在一些局限性，如回顾性研究设计、样本量较小、NSCLC 亚型和 ICB 治疗方式的异质性等。未来需要在更大的前瞻性队列中进行验证，以确定更可靠的阈值，提高检测的准确性和临床实用性。

总的来说，这项研究为晚期 NSCLC 患者免疫治疗的疗效预测和监测提供了新的思路和方法，lcWGS 有望成为一种经济高效、广泛适用的工具，为基于 ctDNA 的治疗指导提供有力支持，推动 NSCLC 免疫治疗领域的进一步发展。