外周血多组学整合分析揭示头颈鳞癌PD-1阻断疗效预测的免疫特征谱

本研究针对头颈鳞癌（HNSCC）患者对PD-1抑制剂治疗的响应异质性难题，通过前瞻性队列整合质谱流式（CyTOF）和Olink靶向蛋白质组学技术，首次构建了基于CD8+T细胞亚群（c03/c17）和血浆因子（IL-5/MMP7）的多模态预测模型（AUC=0.9219），为无创性疗效预测提供了创新解决方案。

　　

头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）作为全球第七大恶性肿瘤，每年导致近45万死亡病例，其中60%患者在确诊时已处于局部晚期阶段。尽管PD-1抑制剂联合化疗的术前新辅助疗法展现出变革潜力，但仅35%患者能从中获益，且缺乏可靠的预测标志物。这种治疗响应的巨大异质性不仅造成医疗资源浪费，更使非响应者暴露于免疫相关不良反应风险中。传统PD-L1 CPS评分和肿瘤突变负荷（TMB）等标志物因肿瘤时空异质性存在明显局限，而外周血免疫特征可能动态反映全身抗肿瘤免疫状态。

北京大学口腔医院的Hao Zhang、Wenjie Wu等研究者开展了一项前瞻性临床试验（CHiCTR2200056354），纳入50例接受替雷利珠单抗联合化疗新辅助治疗的HNSCC患者。研究采用多组学整合策略，通过质谱流式（CyTOF）解析外周血单个核细胞（PBMC）的39参数免疫表型，同时运用Olink 92-plex panel定量血浆免疫肿瘤相关蛋白。机器学习驱动的多维数据融合揭示了响应者（RD）与非响应者（NRD）的基线免疫特征差异：RD组富含CD103^-CD8⁺中央记忆T细胞（c03）和高水平IL-5/IL-13，而NRD组以CD28^-TIGIT^highcPARP^-CD8⁺Temra（c17）及CCL3/CCL4/MMP7升高为特征。该成果发表于《Journal of Translational Medicine》，为HNSCC精准免疫治疗提供了新型生物标志物体系。

研究关键技术包括：1）50例HNSCC患者的前瞻性队列（29例响应者vs 21例非响应者）；2）质谱流式（CyTOF）检测PBMC中39种表面/胞内标志物；3）Olink PEA技术定量92种血浆蛋白；4）FlowSOM聚类和t-SNE降维分析；5）多参数逻辑回归建模。

【免疫表型景观分析】t-SNE可视化揭示21个免疫亚群，响应组治疗后B细胞比例显著降低（p<0.05）。CD8⁺T细胞呈现动态重分布，活化标志CD38在多个亚群表达上调（图1）。

【CD8⁺T细胞亚群演化】UMAP聚类鉴定20个CD8⁺T细胞簇，响应组显示c03（Tcm）频率增加1.5倍（p<0.01），c17（Temra）降低40%（图2）。

+T细胞亚群变化'>

【血浆蛋白动态】治疗后IL-8、CCL3等炎症因子显著升高（log2FC>0.58），KEGG分析显示细胞因子-受体相互作用通路最显著富集（p=1×10^-5）（图3）。

【预测模型构建】整合c03（AUC=0.732）、c17（AUC=0.746）与IL-5/MMP7的多参数模型预测效能达AUC=0.922（图6）。

该研究创新性体现在三方面：1）首次阐明外周CD8⁺Tcm（c03）与Temra（c17）的平衡决定PD-1阻断疗效，c03通过TCF-1⁺表型维持干细胞样自我更新能力，而c17的TIGIT^high状态导致功能耗竭；2）发现IL-5通过激活嗜酸性粒细胞增强CD8⁺T细胞功能，MMP7则通过TGF-β信号促进免疫抑制；3）创建临床适用的液体活检预测方案，较传统组织活检成本降低60%。局限性包括样本量较小（n=50）和缺乏外部验证队列。未来可探索IL-5激动剂（如美泊利单抗）与PD-1抑制剂的联合策略，或通过MMP7抑制剂（马立马司他）逆转免疫抑制微环境。该成果将HNSCC免疫治疗预测从静态组织评估推进至动态系统免疫监测的新阶段。