综述：肺癌中的生物标志物和免疫评分：对免疫治疗和联合治疗策略的预测性见解

这篇综述系统总结了肺癌免疫治疗中的生物标志物（如PD-L1、TMB、MSI）和免疫评分（如TIDE、TIGS、GRIm-Score）的最新研究进展，重点探讨了它们对免疫治疗（ICIs）和联合治疗（化疗/放疗/抗血管治疗）疗效的预测价值，为肺癌个体化治疗提供了重要依据。文章创新性地提出了从静态单指标到动态多维免疫评分的转化趋势，并强调了整合肿瘤微环境（TME）和外周免疫特征的重要性。

　　

肺癌免疫治疗的新维度：生物标志物与免疫评分的全景解读

引言
肺癌作为全球癌症相关死亡的首要原因，免疫治疗（ICIs）的出现彻底改变了治疗格局。然而仅20%患者对单药PD-1/PD-L1抑制剂产生持久响应，这促使研究者深入探索预测性生物标志物和免疫评分系统。

免疫治疗预测：从单指标到整合评估
传统单指标如PD-L1表达（TPS/CPS）、肿瘤突变负荷（TMB）和微卫星不稳定性（MSI）存在明显局限。PD-L1检测特异性不足，TMB检测成本高昂，而MSI-H在NSCLC中发生率不足5%。肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）虽与预后相关，但受免疫抑制微环境影响。

基于肿瘤微环境（TME）的免疫评分展现出突破性价值：

• TIDE评分整合T细胞功能障碍和排斥特征
• TIGS评分结合抗原呈递机制（APM）与TMB
• TMR评分同步分析TMB和TCR多样性
• IS-IC评分通过数字病理量化PD-L1⁺与CD8⁺T细胞空间分布

外周免疫评分同样具有临床价值：

• GRIm-Score（白蛋白+LDH+NLR）
• LIPI评分（dNLR+LDH）
• SII指数（血小板+中性粒+淋巴细胞）
  这些指标可动态监测治疗反应，如△bTMB变化与Camrelizumab联合化疗疗效显著相关。

联合治疗的协同机制与预测模型
免疫联合化疗通过诱导免疫原性细胞死亡（ICD）和重塑TME发挥作用。关键发现包括：

• HRD评分≥31预测铂类化疗+ICIs更优PFS
• HLA-I进化分歧（HED）高者PD-1抑制剂疗效提升
• BST1高表达与CD8⁺T/NK细胞浸润正相关
• LICC分型中CD56^brightNK细胞富集亚组获益显著

免疫联合放疗通过"远隔效应"增强系统性抗肿瘤免疫。研究显示：

• 肿瘤非整倍性评分高者SBRT+ipilimumab生存改善
• Club细胞分泌蛋白（CC10）水平与病理缓解相关

双免疫治疗（PD-1+CTLA-4抑制剂）在TMB≥10mut/Mb患者中展现持久疗效，3年ORR达43%。

挑战与未来方向
免疫相关不良事件（irAEs）管理需关注：

• 免疫性肺炎（CIP）与IL-6/TNF-α风暴相关
• irAE似然评分（ILS）有助于风险分层

未来需突破三大瓶颈：

1. 组织样本获取困难制约动态监测
2. 多维指标整合算法有待优化
3. 免疫耐药机制解析尚不完善

人工智能（AI）驱动的多组学分析将成为发展趋势，如机器学习整合基因组、转录组和蛋白组数据构建分层免疫评分。传统中医"扶正祛邪"理论与现代免疫监测的结合也展现出独特价值。

这场生物标志物的革命正在重塑肺癌治疗范式，从"一刀切"走向真正意义上的精准医疗。随着动态监测技术和空间组学的发展，实时、全景式的免疫评估系统有望为每位患者绘制独特的"免疫治疗响应图谱"。