Lenvatinib联合Pembrolizumab用于既往接受过治疗的晚期胃癌、胆道癌或胰腺癌患者：II期LEAP-005研究的结果 开放获取

《Cancer Research Communications》：Lenvatinib plus Pembrolizumab for Patients with Previously Treated Advanced Gastric, Biliary Tract, or Pancreatic Cancer: Results from the Phase II LEAP-005 Study Open Access

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摘要

目的：胃癌、胆道癌（BTC）和胰腺导管腺癌（PDAC）患者的生存率较低，二线或后续治疗选择有限。目前某些针对血管内皮生长因子（VEGF）或程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）信号通路的药物在特定情况下被用于这些癌症的治疗；然而，仍需要新的治疗组合。LEAP-005是一项多队列、开放标签的二期研究，评估了乐伐替尼（一种多靶点酪氨酸激酶抑制剂，包括VEGF）联合帕博利珠单抗（抗PD-1单克隆抗体）在某些先前接受过治疗的实体瘤中的疗效。

患者与方法：先前接受过治疗的晚期胃癌、BTC和PDAC患者分别被纳入LEAP-005的C、F和G队列，他们每天口服乐伐替尼20毫克，并每3周静脉注射帕博利珠单抗200毫克。主要终点是客观反应率（ORR）和安全性。

结果：在C、F和G队列中分别招募的99名、102名和103名参与者中，从首次接受研究治疗到数据截止日期（2023年2月6日）的中位时间分别为23.7个月、24.2个月和19.5个月。根据盲法独立中心审查的结果，C队列的ORR（95%置信区间）为15.2%（8.7%–23.8%），F队列为17.6%（10.8%–26.4%），G队列为7.8%（3.4%–14.7%）。C队列中有54.5%的参与者出现了3级至5级的治疗相关不良事件，F队列为60.8%，G队列为59.2%。

结论：乐伐替尼联合帕博利珠单抗在先前接受过治疗的晚期胃癌、BTC和PDAC患者中显示出一定的抗肿瘤活性和可接受的安全性。

意义：在二期LEAP-005研究中，乐伐替尼联合帕博利珠单抗在先前接受过治疗的胃肠道相关癌症患者中显示出一定的抗肿瘤活性和可接受的安全性。在BTC患者中的探索性分析表明，具有可靶向改变的患者比没有可靶向改变的患者具有更高的ORR。

引言

胃癌、胆道癌（BTC）和胰腺导管腺癌（PDAC）患者的生存率较低（1-3）。这些癌症晚期的首选治疗方案包括不同的基于化疗的方案，其中一些方案结合了靶向治疗或免疫治疗；然而，二线或后续治疗选择有限（4-6）。血管内皮生长因子（VEGF）是肿瘤血管生成的重要驱动因素，也是肿瘤微环境的调节因子（7）。VEGF信号通路在调节T细胞激活中起关键作用，并且已被发现会增加多种免疫检查点蛋白（包括程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）的表达，从而导致免疫抑制的肿瘤微环境（8）。PD-1与其配体程序性细胞死亡配体1（PD-L1）或程序性细胞死亡配体2（PD-L2）的结合可以抑制效应T细胞反应，从而促进肿瘤逃逸（8）。在某些情况下，针对VEGF或PD-1信号通路的药物被用于胃癌、BTC或PDAC患者的治疗（4-6）。帕博利珠单抗是一种抗PD-1单克隆抗体，作为单一疗法或与其他疗法联合使用是多种肿瘤类型的标准治疗（9），包括与曲妥珠单抗和化疗联合用于人表皮生长因子受体2（HER2）阳性的胃癌或胃食管交界（GEJ）癌的一线治疗（10）。帕博利珠单抗单药治疗在胃癌中显示出一定的抗肿瘤活性（11）。帕博利珠单抗联合化疗在先前未经治疗的转移性或不可切除的BTC患者中改善了总生存期（OS）（12），因此获得了美国FDA的批准。关于抗PD-1/PD-L1药物作为胰腺癌单药治疗的疗效证据有限（13, 14）。帕博利珠单抗联合化疗在转移性PDAC中显示出一定的抗肿瘤活性（15）。此外，帕博利珠单抗联合化疗作为新辅助治疗方案在可切除或接近可切除的胰腺癌患者中显示出有希望的无复发生存率（16）。基于组织的生物标志物也可能对帕博利珠单抗的治疗效果有影响，KEYNOTE-028和KEYNOTE-158的研究表明，T细胞炎症基因表达谱（TcellinfGEP）、PD-L1表达和肿瘤突变负担（TMB）与多种晚期实体瘤对帕博利珠单抗治疗的反应相关（17, 18）。乐伐替尼是一种多激酶抑制剂，可抑制VEGF受体1至3以及其他受体酪氨酸激酶（包括成纤维细胞生长因子受体1至4、血小板衍生生长因子α、KIT和RET），可作为单一疗法或与其他免疫疗法联合用于多种肿瘤类型的治疗（19）。乐伐替尼抑制酪氨酸激酶活性可促进肿瘤微环境向免疫刺激状态转变（20）。乐伐替尼单药治疗在曾接受过一线治疗的晚期BTC患者中显示出抗肿瘤活性（21）。乐伐替尼联合帕博利珠单抗有可能比单一药物治疗具有更好的抗肿瘤效果（8, 22）。在临床前模型中，乐伐替尼联合抗PD-1单克隆抗体产生了免疫调节作用，包括增加CD8+ T细胞的数量并减少单核细胞和巨噬细胞（23），显著抑制了CT26异种移植瘤的体内生长，并且与单独使用任一治疗相比抑制了肿瘤生长（24）。临床前数据还表明，乐伐替尼抑制FGFR可重新激活IFNγ信号通路，从而上调肿瘤中的PD-L1表达，增强了乐伐替尼联合抗PD-1抗体的抗肿瘤效果（20）。后续的临床试验证明了乐伐替尼联合帕博利珠单抗在某些晚期实体瘤中的抗肿瘤活性和可接受的安全性（25-30）。LEAP-005（ClinicalTrials.gov, NCT03797326）是一项多队列、开放标签的二期研究，评估了乐伐替尼联合帕博利珠单抗在某些先前接受过治疗的实体瘤患者中的抗肿瘤活性和安全性。此外，我们还进行了探索性分析，研究了临床结果与PD-L1状态、TMB和TcellinfGEP之间的关联，以识别更可能对乐伐替尼联合帕博利珠单抗产生反应的患者。

患者与方法

纳入标准

本报告包括纳入LEAP-005研究的胃癌（C队列）、BTC（F队列）和PDAC（G队列）患者。符合条件的参与者年龄≥18岁，具有组织学或细胞学证实的晚期（转移性和/或不可切除）实体瘤，且这些肿瘤无法治愈，之前的标准系统治疗失败；自上次治疗以来疾病进展（PD）；根据研究者评估并经过盲法独立中心审查（BICR）确认的实体瘤反应评估标准（RECIST；RRID: SCR_026435）版本1.1，具有可测量的疾病；并且提供了PD-L1可评估的存档肿瘤组织样本或新获得的肿瘤病变核心或切除活检样本（未接受过放射治疗）。C队列的合格参与者患有胃癌或GEJ腺癌（排除了鳞状细胞癌），并且已经接受了两线治疗（除非在当前肿瘤复发前≤12个月内完成，否则初始治疗中使用的术前或术后系统化疗不计入一线治疗）。F队列的合格参与者患有BTC，并且已经接受了一线治疗（除非在当前肿瘤复发前≤6个月内完成，否则初始治疗中使用的术前或术后系统化疗不计入一线治疗），Child-Pugh评分为5或6（A类：疾病代偿良好）。G队列的合格参与者具有病理学（组织学或细胞学）证实的转移性PDAC，并且已经接受了一线或两线治疗，其中至少有一线治疗包含铂类或吉西他滨。对于每个队列，所有系统化疗，包括带有细胞毒性弹头的抗体-药物结合物，都被视为一线治疗。所有队列的其他纳入标准包括东部合作肿瘤组（ECOG）性能状态（RRID: SCR_026432）为0或1，根据方案规格具有足够的器官功能，血压得到适当控制（无论是否使用降压药物，定义为≤150/90 mm Hg），以及预期寿命≥12周。

排除标准

所有队列的排除标准包括：放射学证据显示主要血管侵犯或浸润；在首次接受研究药物前≤2周出现临床显著的咯血或肿瘤出血；在首次接受药物前≤12个月内有严重的心血管功能障碍或动脉血栓栓塞史；严重的不愈合伤口、溃疡或骨折；在首次接受药物前≤3周进行过大手术；在研究入组前≤4周接受过生物反应调节剂治疗；之前接受过乐伐替尼、抗PD-(L)1或抗PD-L2药物，或任何针对其他刺激或共抑制T细胞受体的治疗；存在≥3级的瘘管；24小时尿蛋白≥1克；QTc延长>480毫秒或左心室射血分数<55%；诊断出免疫缺陷或在接受研究前≤7天内接受过慢性系统类固醇治疗或免疫抑制治疗；存在活动性中枢神经系统转移或癌性脑膜炎；在研究开始前≤2年内有活动性自身免疫疾病或当前有活动性感染。

研究设计

LEAP-005是一项多队列、多中心、开放标签的二期研究。C、F和G队列招募了胃肠道相关癌症患者。参与者每天口服乐伐替尼20毫克，并每3周静脉注射帕博利珠单抗（RRID: AB_3076193）200毫克。治疗持续最多35个周期（仅帕博利珠单抗）或直到疾病进展（PD）、出现不可接受的毒性、开始新的抗癌治疗或参与者退出研究。根据研究者的判断，允许在PD后继续使用帕博利珠单抗治疗。如果参与者根据研究者的判断并经过与申办方的协商认为从治疗中获益，乐伐替尼治疗可以持续超过2年。因不良事件（AE）而停止治疗的参与者可以根据研究者评估判断停止一种或两种研究药物。该研究遵循《赫尔辛基宣言》的伦理原则，符合良好的临床实践，并获得了相关机构审查委员会和监管机构的批准。所有参与者在参与研究前都提供了书面知情同意。

评估

肿瘤PD-L1状态使用PD-L1 IHC 22C3 pharmDx（仅限研究用途）诊断试剂盒（Agilent Technologies）进行中心评估。联合阳性评分（CPS）计算方法为PD-L1染色细胞（肿瘤细胞、淋巴细胞和巨噬细胞）的数量除以总存活肿瘤细胞的数量，再乘以100。CPS原始评分在样本在检测实验室评估时进行前瞻性解读，然后根据这些原始评分回顾性地确定PD-L1状态。基于先前的证据表明，在胃癌中PD-L1 CPS较高的情况下免疫治疗可能具有更大的益处（31），C队列的CPS阈值设定为≥10，F队列（BTC）和G队列（PDAC）的CPS阈值设定为≥1（参考文献32）。在治疗开始时进行肿瘤成像，之后每9周进行一次，持续54周，然后每12周进行一次，之后每24周进行一次。在整个治疗期间以及最后一次接受研究药物后30天内监测不良事件（严重不良事件为90天），并根据NCI不良事件通用术语标准版本4.0（RRID: SCR_010296）进行分级。

主要终点

主要终点是根据研究者评估和BICR确定的客观反应率[ORR；达到完全缓解（CR）或部分缓解（PR）的最佳总体反应的参与者比例]（在最终目标入组人数为100的队列中，详见下文的人口规模和队列扩展描述）和安全性（不良事件和因不良事件而终止治疗）。次要终点包括疾病控制率（DCR；达到CR、PR或稳定疾病的最佳总体反应的参与者比例）、反应持续时间（DOR；从最早出现CR或PR到PD或任何原因导致的死亡的时间）、无进展生存期（PFS；从首次接受研究药物到PD或任何原因导致的死亡的时间）和总生存期（OS；从首次接受研究药物到任何原因导致的死亡的时间）。

探索性生物标志物分析

对F队列（BTC）进行了进一步的回顾性探索性生物标志物分析，以更好地了解这种肿瘤类型的反应情况，因为这种肿瘤类型有多种基于生物标志物的治疗选择（5）。使用福尔马林固定、石蜡包埋的肿瘤组织样本，通过下一代测序进行全外显子组测序（WES），并在NovaSeq平台上使用TruSeq进行RNA测序分析（RRID: SCR_016387, Illumina）。TMB状态 [高TMB（TMB-H）定义为≥175个突变/外显子，相当于≥10个突变/百万碱基对；参考文献33]，微卫星不稳定性（MSI）状态 [高MSI（MSI-H）定义为超过20%的微卫星位点不稳定，根据mSINGS检测得出（RRID: SCR_027728）]，18基因TcellinfGEP以及其他11个非GEP标志物（RAS、血管生成、单核髓系来源的抑制细胞、粒细胞髓系来源的抑制细胞、糖酵解、缺氧、MYC、增殖、基质/上皮-间充质转化/TGFβ、WNT和MVD）的检测方法如前所述（33–36）。关于WES分析方法的更多细节总结在补充图S1中（33, 36）。

对于C组和F组，最初每个组招募了30名参与者。根据最终参与者入组后6个月由研究者进行的疗效中期分析，根据申办方的结果审查，每个组最多可再招募70名参与者。G组计划招募100名参与者。所有接受至少1剂 pembrolizumab 加 lenvatinib 治疗的参与者都进行了疗效和安全性评估。ORR和DCR提供了点估计值和精确的95% Clopper–Pearson置信区间（CI）。DOR、PFS和OS通过Kaplan–Meier方法估计。统计分析使用SAS版本9.4进行（RRID: SCR_008567，SAS Institute, Inc.）。F组的探索性生物标志物分析根据单独的统计分析计划回顾性进行。基于RNA的生物标志物（包括TcellinfGEP和其他RNA基因标志物）与临床结果的关联通过逻辑回归（ORR）和Cox比例风险模型（PFS和OS）进行评估，并调整了ECOG性能状态。最佳总体反应的95% CI使用Clopper和Pearson方法估计。RNA基因标志物对ORR的区分能力通过接收者操作特征曲线（AUROC）分析进行评估。对于非TcellinfGEP RNA基因标志物，使用Hochberg逐步程序调整P值，显著性水平预设为α = 0.1。同样的方法也应用于经过TcellinfGEP调整的非TcellinfGEP RNA基因标志物，以评估其额外的解释价值。描述性分析用于评估基因突变（包括与lenvatinib相关的选定基因（FGFR1–4）和TMB）与临床结果的关联。

研究人群

参与者在2019年3月24日至2021年10月11日期间加入C组（胃癌）；2019年4月1日至2021年10月4日期间加入F组（BTC）；2021年3月24日至2021年9月2日期间加入G组（PDAC）。在C组和F组各招募了30名参与者后，根据中期分析结果，经申办方审查，每个组最多可再招募70名参与者。G组计划招募100名参与者。所有接受至少1剂 pembrolizumab 加 lenvatinib 治疗的参与者都进行了疗效和安全性评估。ORR和DCR提供了点估计值和精确的95% Clopper–Pearson置信区间（CI）。DOR、PFS和OS通过Kaplan–Meier方法估计。统计分析使用SAS版本9.4进行（RRID: SCR_008567，SAS Institute, Inc.）。F组的探索性生物标志物分析根据单独的统计分析计划回顾性进行。基于RNA的生物标志物（包括TcellinfGEP和其他RNA基因标志物）与临床结果的关联通过逻辑回归（ORR）和Cox比例风险模型（PFS和OS）进行评估，并调整了ECOG性能状态。最佳总体反应的95% CI使用Clopper和Pearson方法估计。RNA基因标志物对ORR的区分能力通过接收者操作特征曲线（AUROC）分析进行评估。对于非TcellinfGEP RNA基因标志物，使用Hochberg逐步程序调整P值，显著性水平预设为α = 0.1。同样的方法也应用于经过TcellinfGEP调整的非TcellinfGEP RNA基因标志物，以评估其额外的解释价值。描述性分析用于评估基因突变（包括与lenvatinib相关的选定基因（FGFR1–4）和TMB）与临床结果的关联。

研究人群

参与者在2019年3月24日至2021年10月11日期间加入C组（胃癌）；2019年4月1日至2021年10月4日期间加入F组（BTC）；2021年3月24日至2021年9月2日期间加入G组（PDAC）。在C组和F组各招募了30名参与者后，满足这些组的中期分析扩展标准；C组总招募人数为99人，F组为102人。G组没有扩展阶段，共招募了103人。在数据分析时，所有参与者均已停止研究治疗，C组有3名参与者，F组有2名参与者（图1）。从首次给药到2023年2月6日数据截止日期的中位（范围）时间为：C组23.7（15.2–45.8）个月，F组24.2（14.9–45.8）个月，G组19.5（15.8–21.8）个月。lenvatinib 加 pembrolizumab 的中位（范围）治疗时间为：C组2.3（0–22.7）个月，F组3.6（0.1–31.5）个月，G组2.1（0.2–12.5）个月。lenvatinib 的中位（范围）给药次数为C组64次（1–690次），pembrolizumab为4次（1–33次）；F组分别为83.5次（2–882次）和5次（1–35次）；G组分别为63次（5–343次）和4次（1–17次）。每个组的基线人口统计和临床特征见表1。研究人群的代表性见补充表S1。图1。

表1. 基线人口统计和疾病特征。

C组（胃癌）：N = 99
F组（BTC）：N = 102
G组（PDAC）：N = 103
年龄（中位数（范围），年：60（28–83）；64.5（31–80）；63（34–83）
男性：69（69.7）；50（49）；61（59.2）
种族：
亚洲人：11（11.1）；18（17.6）；8（7.8）
黑人或非裔美国人：2（2）；1（1）；2（1.9）
多重：2（2）；0；3（2.9）
白人：69（69.7）；70（68.6）；90（87.4）
未报告：15（15.2）；13（12.7）；0
ECOG性能状态：
0：34（34.3）；47（46.1）；40（38.8）
1：65（65.7）；55（53.9）；63（61.2）
转移阶段：
M0：1（1）；7（6.9）；2（1.9）
M1：98（99）；95（93.1）；101（98.1）
既往系统治疗线数：
1：NA；95（93.1）；39（37.9）
2：91（91.9）；6（5.9）；64（62.1）
3：7（7.1）；1（1）；0
4：1（1）；0；0
PD-L1状态：
阳性：49（49.5）a；63（61.8）b；60（58.3）b
阴性：46（46.5）c；35（34.3）d；36（35）d
缺失：4（4）；4（3.9）；7（6.8）
MSI状态：
MSI-H：2（2）；0；2（1.9）
MSI-L：3（3）；0；6（5.8）
MSS：10（10.1）；0；21（20.4）
缺失：84（84.8）；102（100）f；74（71.8）
既往贝伐单抗使用情况：0；0；0

除非另有说明，数据均为n（%）。
缩写：
MSI-L：微卫星不稳定；MSS：微卫星稳定；NA：不适用。
a：PD-L1 CPS ≥10。
b：PD-L1 CPS ≥10。
c：PD-L1 CPS <10。
d：PD-L1 CPS <1。
e：根据当地检测确定。
f：根据中心检测：MSI-H，n = 1。F组的所有102名参与者在基线时根据当地检测结果均缺失MSI状态；这些肿瘤被分类为非MSI-H（补充表S2）。根据基线PD-L1状态提供的PFS和OS数据见补充图S3A和S3B。在F组参与者中，83名参与者有WES数据（补充图S1），检测到的生物标志物包括：IDH1突变n = 9（10.8%）；NTRK1/3突变n = 4（4.8%）；TMB-H n = 3（3.6%）；FGFR2突变n = 6（7.2%），其中包括FGFR2融合n = 1（1.2%）；HER2扩增n = 1（1.2%）；以及MSI-H n = 1（1.2%）；一名在基线时根据当地检测结果缺失MSI状态的参与者，通过中心检测被确定为MSI-H。这83名参与者的ORR（95% CI）为15.7%（8.6%–25.3%），而没有WES数据的19名参与者的ORR为26.3%（9.1%–51.2%；补充表S3）。在TP53野生型的参与者中，观察到更高的ORR以及更长的PFS和OS（n = 48），而在TP53突变型的参与者中则不然（n = 35；补充表S3；补充图S4A和S4B）。在KRAS野生型的参与者中也观察到了同样的趋势（n = 69）与KRAS突变型的参与者相比（n = 14；补充表S3；补充图S5A和S5B）。由于其他可靶向改变的参与者数量较少，无法在各个组中进行进一步分析；然而，将具有FGFR2融合、HER2扩增、IDH1突变、NTRK融合、TMB-H或MSI-H状态的参与者合并后，观察到具有这些改变的参与者（n = 14）的ORR高于没有这些改变的参与者（n = 69）（补充表S3）。响应者的TMB中位数与非响应者相似（n = 13和n = 70；补充图S6A和S6B），如上所述，具有TMB-H肿瘤的参与者较少（n = 3）。AUROC分析未显示TMB与达到客观缓解之间存在关联[曲线下面积（AUC）为0.55（95% CI，0.39–0.71）]。F组中有74名参与者有可评估的RNA测序分析数据。TcellinfGEP与ORR、PFS或OS之间没有关联（补充表S3和S4；补充图S7A和S7B）。治疗响应者的TcellinfGEP中位数与非响应者相似（n = 13和n = 61），AUROC分析也未显示TcellinfGEP评分与达到客观缓解之间存在关联[AUC（95% CI）为0.53（0.36–0.70）；补充图S8A和S8B]。其他非TcellinfGEP特征的分析显示，在调整多重性后，RAS特征与PFS之间存在显著负相关，无论是否调整TcellinfGEP（未调整TcellinfGEP时P = 0.062；调整TcellinfGEP后P = 0.069；补充表S4）。此外，响应者的RAS特征评分低于非响应者，AUROC分析显示RAS与达到客观缓解之间存在负相关[AUC（95% CI）为0.63（0.46–0.79）；补充图S9A和S9B]。在KRAS突变型肿瘤的参与者中，RAS特征评分高于KRAS野生型肿瘤的参与者（补充图S10）。在分析与lenvatinib相关的选定基因的分析中，FGFR3和FGFR4基因表达与达到客观缓解呈正相关趋势[AUC（95% CI）分别为0.59（0.41–0.78）和0.64（0.48–0.80）；补充图S11A–S11D]。

G组中，根据BICR的RECIST 1.1版本的ORR为7.8%（3.4%–14.7%）；8名参与者（7.8%）有部分缓解（PR），没有参与者达到完全缓解（CR）（表2）。DCR（95% CI）为37.9%（28.5%–48%）。无论肿瘤PD-L1 CPS如何，ORR相似。在8名有缓解的参与者中，中位DOR（范围）为5.8（2.1+至8.6）个月（表2；图4A）。在87名有≥1次基线后肿瘤评估的参与者中，40名（46%）的靶病灶大小相对于基线有所减少（图4B）。图4。查看大图下载幻灯片G组PDAC的疗效结果。A，根据BICR的RECIST 1.1版本，有客观缓解（确认的CR或PR）的参与者在研究治疗中的时间和治疗反应。B，根据BICR的RECIST 1.1版本，在≥1次基线后评估的参与者中，靶病灶大小的最佳百分比变化。C，根据BICR的RECIST 1.1版本的PFS。D，OS。在B中，基线后百分比变化超过100%的显示为100%。图4。查看大图下载幻灯片G组PDAC的疗效结果。A，根据BICR的RECIST 1.1版本，有客观缓解（确认的CR或PR）的参与者在研究治疗中的时间和治疗反应。B，根据BICR的RECIST 1.1版本，在≥1次基线后评估的参与者中，靶病灶大小的最佳百分比变化。C，根据BICR的RECIST 1.1版本的PFS。D，OS。在B中，基线后百分比变化超过100%的显示为100%。关闭模态。

截至数据截止日期，G组中有88名参与者（85.4%）经历了PFS事件。中位PFS（95% CI）为2.1（2.1–3.1）个月，6个月时的PFS率为21.6%，12个月时的PFS率为5.3%（图4C）。在数据截止时，99名参与者（96.1%）已经死亡。中位OS（95% CI）为4.3（3.8–5.4）个月，6个月、12个月和18个月时的OS率分别为35.9%、16.7%和4.4%（图4D）。G组中有101名参与者的肿瘤根据当地检测被分类为非MSI-H[其中74名参与者（73.3%）的数据缺失]。这些肿瘤被分类为非MSI-H的参与者的ORR和DOR数据见补充表S2。根据基线PD-L1状态提供的PFS和OS数据见补充图S12A和S12B。

C组，胃癌

C组中有90名参与者（90.9%）经历了任何级别的治疗相关不良事件（AE），其中54名（54.5%）经历了3至5级的治疗相关AE。5名参与者（5.1%）因治疗相关AE死亡（食道穿孔2例；出血、肿瘤出血和胃穿孔各1例；表3）。16名参与者（16.2%）因治疗相关AE而停止了研究治疗（一种或两种研究药物）。无论研究者如何归因，39名参与者（39.4%）发生了任何级别的免疫介导的AE和输注反应；8名参与者（8.1%）发生了3至4级的免疫介导的AE；没有参与者因免疫介导的AE死亡（补充表S5）。无论研究者如何归因，77名参与者（77.8%）发生了与lenvatinib相关的临床显著AE（补充表S5）。38名参与者（38.4%）发生了3至5级的临床显著AE，其中包括6名发生5级AE的参与者（食道穿孔2例；胃穿孔、胃出血和肿瘤出血各1例）。表3。所有接受治疗的参与者中的治疗相关AE。

胃癌（C组）N = 99
BTC（F组）N = 102
PDAC（G组）N = 103
有任何治疗相关AE的参与者 90（90.9） 96（94.1） 96（93.2） 3级 44（44.4） 58（56.9） 53（51.5） 4级 5（5.1） 4（3.9） 8（7.8） 5级 5（5.1） 0 0 导致治疗中断 16（16.2） 13（12.7） 11（10.7）

任何级别的
≥3级
任何级别
≥3级
任何级别
任何级别
在任何组中≥10%的参与者中发生的任何级别的治疗相关AE
高血压 33（33.3） 15（15.2） 51（50） 31（30.4） 48（46.6） 29（28.2）
腹泻 24（24.2） 2（2） 29（28.4） 3（2.9） 16（15.5） 0
乏力 21（21.2） 5（5.1） 20（19.6） 1（1） 16（15.5） 2（1.9）
甲状腺功能减退 21（21.2） 0 28（27.5） 0 26（25.2） 0
疲劳 17（17.2） 5（5.1） 32（31.4） 4（3.9） 21（20.4） 5（4.9）
恶心 17（17.2） 0 23（22.5） 1（1） 21（20.4） 3（2.9）
食欲减退 15（15.2） 2（2） 18（17.6） 1（1） 15（14.6） 2（1.9）
声音嘶哑 14（14.1） 0 26（25.5） 0 12（11.7） 0
天冬氨酸氨基转移酶升高 10（10.1） 0 15（14.7） 3（2.9） 13（12.6） 2（1.9）
掌跖红斑综合征 10（10.1） 1（1） 11（10.8） 0 12（11.7） 3（2.9）
蛋白尿 10（10.1） 0 18（17.6） 5（4.9） 19（18.4） 6（5.8）
瘙痒 10（10.1） 0 11（10.8） 0 5（4.9）
呕吐 10（10.1） 0 10（9.8） 1（1） 9（8.7）
黏膜炎症 9（9.1） 1（1） 15（14.7） 0 4（3.9）
口腔炎 8（8.1） 1（1） 12（11.8） 1（1） 8（7.8）
头痛 6（6.1） 0 13（12.7） 0 10（9.7） 1（1）
皮疹 3（3） 0 15（14.7） 0 13（12.6） 1（1）

F组，BTC

F组中有96名参与者（94.1%）经历了任何级别的治疗相关AE。62名参与者（60.8%）经历了3至4级的治疗相关AE；没有参与者出现5级治疗相关AE（表3）。13名参与者（12.7%）因治疗相关AE而停止了研究治疗。无论研究者如何归因，48名参与者（47.1%）发生了任何级别的免疫介导的AE和输注反应；9名参与者（8.8%）发生了3至4级的免疫介导的AE；没有5级的AE（补充表S6）。无论研究者如何归因，93名参与者（91.2%）发生了与lenvatinib相关的临床显著AE（补充表S6）；其中56名参与者（54.9%）发生了3至5级事件，包括3名（2.9%）发生5级事件（肠穿孔、腹膜炎和肝衰竭各1例）。

G组，PDAC

G组中有96名参与者（93.2%）经历了任何级别的治疗相关AE。61名参与者（59.2%）经历了3至4级的治疗相关AE；没有参与者出现5级治疗相关AE（表3）。11名参与者（10.7%）因治疗相关AE而停止了研究治疗。无论研究者如何归因，41名参与者（39.8%）发生了免疫介导的AE和输注反应；7名参与者（6.8%）发生了3至4级的免疫介导的AE；没有5级的AE（补充表S7）。无论研究者如何归因，88名参与者（85.4%）发生了与lenvatinib相关的临床显著AE，56名参与者（54.4%）发生了3至5级事件（补充表S7）。4名参与者（3.9%）发生了5级的临床显著AE（缺血性中风、肠穿孔、颅内出血和硬膜下血肿各1例）。

在这项针对胃癌、BTC和PDAC单臂II期LEAP-005研究入组参与者的分析中，lenvatinib加pembrolizumab作为二线或三线治疗显示出适度的抗肿瘤活性，并且具有与这种组合已知的安全性特征一致的可管理的安全性概况（9, 19）。无论PD-L1状态如何，都观察到了反应，并且这些反应通常是持久的。尽管这些结果提供了关于lenvatinib加pembrolizumab在这些肿瘤类型患者中的重要信息，但考虑到治疗领域的不断发展，这些结果并不支持在这些肿瘤类型中进行III期研究的进一步调查。自从设计LEAP-005研究以来，已有几种疗法在晚期疾病患者中显示出改善的结果，包括几种免疫疗法，而且治疗选择越来越多地基于分子检测的结果（4–6）。在胃癌组中，包括那些在两种先前治疗中进展的参与者，lenvatinib加pembrolizumab的ORR为15.2%，中位PFS为3.5个月，中位OS为4.4个月。这通常与目前推荐的晚期胃癌二线或后续治疗方案相当；尽管ramucirumab（抗VEGFR2抗体）加paclitaxel在III期RAINBOW试验中的ORR更高，为28%，中位PFS为4.4个月，中位OS为9.6个月（37），但本研究的结果与之前观察到的一些化疗方案的结果相似（ORR为0%–29%，中位PFS为2.2–3.7个月，中位OS为4–9.5个月；参考文献4, 38–43）。关于lenvatinib单药治疗在胃癌患者中的疗效证据有限。作为单一疗法，pembrolizumab在之前接受过≥2线治疗的晚期胃癌或胃食管交界癌（GEJ癌）患者中的客观反应率（ORR）为11.6%（44）。尽管本研究中观察到的ORR低于之前在一项II期研究中报道的lenvatinib联合pembrolizumab作为一线或二线治疗在日本晚期胃癌患者中的ORR（95% CI，69%；参考文献30），但研究人群的差异，特别是本研究中参与者之前接受的治疗次数更多，可能是造成这一差异的原因。虽然跨试验比较应谨慎进行，但值得注意的是，LEAP-005研究中胃癌患者的ORR与其他研究中接受过抗PD-L1治疗的胃癌患者的ORR相比是有利的。例如，在ATTRACTION-2研究中，nivolumab在随访3年后被证明能延长接受过≥2种化疗方案的晚期胃癌患者的总生存期（OS）；接受nivolumab的患者的ORR为11.9%（45, 46）。在JAVELIN Gastric 300研究中，avelumab作为三线治疗并未改善晚期胃癌或GEJ癌患者的OS；接受avelumab的患者的ORR为2.2%（47）。基于KEYNOTE-859的先前证据，pembrolizumab在肿瘤PD-L1表达水平（CPS）≥10的胃癌患者中可能具有更大的益处（31），因此本研究中胃癌队列的CPS阈值设定为CPS ≥10。在这一队列中，肿瘤PD-L1 CPS ≥10的患者的ORR高于CPS <10的患者，这与KEYNOTE-859的研究结果一致（31）。MSI-H状态也是pembrolizumab疗效的一个已知生物标志物；然而，由于该队列中大多数患者的MSI状态信息缺失（48），这对其临床结果的影响尚不清楚。

对于晚期胆管癌（BTC）患者，在一线和二线治疗失败后，他们的治疗选择有限，尤其是那些肿瘤缺乏可作用生物标志物的患者（5）。当前分析显示，在接受过一线治疗的BTC患者中，pembrolizumab的ORR为17.6%，中位无进展生存期（PFS）为4.1个月，中位总生存期（OS）为7.9个月。尽管我们试验的ORR结果与目前推荐作为晚期BTC后续治疗的FOLFOX（ORR为5%）相比有利，但PFS和OS的结果相当（FOLFOX的中位PFS为4个月，中位OS为6.2个月；参考文献5, 49）。当前分析中的ORR数值高于之前在接受过≥1线治疗的患者中lenvatinib单药治疗（11.5%；参考文献21）和pembrolizumab单药治疗（5.8%和13%；参考文献11）的ORR，这表明联合治疗可能具有潜在的临床益处。其他研究评估了VEGF抑制剂或lenvatinib与抗PD-L1疗法的联合使用，无论是否结合化疗，在晚期BTC患者中的效果（50-53）。这些试验中的大多数患者都是未经治疗的，因此难以与之前接受过治疗的LEAP-005队列进行比较；然而，一项针对接受过≥1线治疗的晚期BTC患者的Ib/II期研究表明，改良FLOFOX6、bevacizumab和atezolizumab的联合使用具有抗肿瘤活性（52）。与之前的pembrolizumab单药研究类似，本研究中lenvatinib联合pembrolizumab的结果表明，在PD-L1表达的BTC患者中抗肿瘤活性略高（11）。由于所有参与者的MSI状态信息均缺失（48），因此MSI状态对lenvatinib联合pembrolizumab在这一队列中的疗效影响尚不清楚。对于BTC，有许多针对特定生物标志物的疗法，如针对FGFR2或IDH1改变或HER2阳性肿瘤的疗法（5）；因此，我们进行了额外的探索性生物标志物分析，以进一步评估lenvatinib联合pembrolizumab的疗效是否与这些肿瘤类型的可作用生物标志物相关。尽管具有特定改变的参与者数量有限，且未进行正式的统计测试，但当我们合并所有具有可作用改变的参与者时，发现具有可作用改变的参与者相比没有可作用改变的参与者或整个BTC队列的ORR趋势更高。TP53野生型肿瘤患者的ORR、PFS和OS趋势更高，这与之前的研究结果一致，这些研究表明TP53突变与胆管癌患者的预后较差有关（54）以及接受免疫治疗的BTC患者（55）。我们未发现TMB与ORR之间的关联，这与之前的研究结果相反，后者表明TMB与pembrolizumab单药治疗的反应相关（17, 18）。BTC队列中TMB-H状态的患者较少（n = 3），这可能解释了本研究中未观察到关联的原因。此外，TcellinfGEP与ORR无关，这与之前的证据相反，后者表明TcellinfGEP与晚期实体瘤患者对pembrolizumab单药治疗的反应相关（17），这表明它对接受lenvatinib联合pembrolizumab治疗的患者相关性较低。值得注意的是，我们发现通过RNA测序确定的RAS特征评分在具有KRAS突变的参与者中高于没有KRAS突变的参与者，而这些突变与临床结果呈负相关。具体来说，RAS基因特征与PFS呈负相关，而KRAS突变与较低的ORR相关。这些结果与另一项针对接受检查点抑制剂的BTC患者的研究结果不同，后者发现具有KRAS突变的患者的ORR更高（56）。考虑到本研究中生物标志物分析的探索性质，目前尚不清楚这种差异是否代表了lenvatinib联合pembrolimab与单独使用免疫检查点抑制剂在KRAS突变BTC患者中的真实效果差异。值得注意的是，KRAS突变已被发现与某些BTC亚型的预后不良相关（54, 57, 58），这可能解释了本研究中未观察到治疗效果的原因。此外，两种lenvatinib靶点FGFR3和FGFR4的表达与反应呈正相关，这表明它们可能是lenvatinib联合pembrolimab的潜在生物标志物；然而，这些结果需要在独立队列中得到验证。值得注意的是，这些探索性生物标志物分析旨在提出假设，而本研究的单臂设计和生物标志物亚组中的参与者数量较少，限制了这些结果的解释。总体而言，我们的发现可能表明lenvatinib联合pembrolimab联合疗法在那些从单药治疗中获益有限的参与者中产生了抗肿瘤活性。目前尚不清楚哪些BTC患者更可能从lenvatinib联合pembrolimab联合疗法中获益。需要进一步的研究来更好地了解lenvatinib联合pembrolimab在具有可作用生物标志物的BTC患者中的疗效。lenvatinib联合pembrolimab在部分接受过一到两线治疗的PDAC患者中具有抗肿瘤活性，ORR为7.8%，中位PFS为2.1个月，中位OS为4.3个月。这些结果与基于5-氟尿嘧啶的化疗方案的结果相当，后者在没有可作用生物标志物的情况下，根据患者的体能状态和之前的治疗情况，可作为不可切除或转移性PDAC的后续治疗（6）。在类似本研究的III期试验中，这些基于5-氟尿嘧啶的方案的ORR为1%至16%，中位PFS为1.5至3.1个月，中位OS为3.3至9.9个月（59）。尽管本研究的结局较为有限，但值得注意的是，除了具有错配修复缺陷/MSI-H胰腺肿瘤的患者外，几乎没有证据表明pembrolimab单药治疗对PDAC患者具有抗肿瘤活性（48）。由于大多数患者的MSI状态信息缺失，MSI-H状态对本研究结果的影响尚不清楚。在这一队列中，肿瘤PD-L1 CPS <1的参与者使用lenvatinib联合pembrolimab的结局似乎略好于CPS ≥1的参与者；这可能是因为之前的证据表明PD-L1表达与PDAC患者的预后较差有关（60）。其他基于抗PD-L1的联合疗法的研究也显示了在转移性PDAC中的适度抗肿瘤活性。nivolumab与吉西他滨和nab-paclitaxel联合使用在局部晚期或转移性胰腺腺癌患者中的ORR为18%（61），而nivolumab与抗CD40抗体sotigalimab联合使用或单独使用与吉西他滨和nab-paclitaxel联合使用在一线治疗转移性PDAC患者中的ORR为50%（62）。lenvatinib联合pembrolimab的安全性特征与每种疗法作为单药或联合治疗时的已知安全性特征一致（9, 19）。联合治疗并未增加毒性，考虑到两种疗法的作用靶点和机制不同，这并不令人意外。高血压是每个队列中最常见的治疗相关不良事件（AE）和具有临床意义的治疗相关AE。先前已有报道，在lenvatinib治疗期间会发生高血压，这可能是由于VEGF信号减弱导致血管扩张剂（如一氧化氮和前列腺素2）的产生减少，而血管收缩剂（如内皮素-1）的产生增加，血管张力增加以及动脉重塑（63）。值得注意的是，在RAINBOW试验中，当ramucirumab（一种抗VEGFR2抗体）与化疗联合用于胃癌治疗时，高血压也是最常见的AE之一（37）。总体而言，本研究的安全部结果与LEAP-005研究中三阴性乳腺癌、卵巢癌和结直肠癌患者的结果一致（64）。

默克雪兰诺公司（Merck Sharp & Dohme LLC，位于新泽西州Rahway）致力于为合格的科学研究人员提供来自该公司临床试验的匿名数据和临床研究报告，以便进行合法的科学研究。MSD的数据共享网站（网址为https://externaldatasharing-msd.com/）概述了提交数据请求的流程和要求。数据将在产品在美国和欧盟获得批准后或产品开发停止后提供。在某些情况下，MSD可能无法共享请求的数据，包括特定国家或地区的法规限制。更多详细信息可以在补充材料中找到。

作者披露：

M. Ponz-Sarvisé报告了来自AstraZeneca的资助、个人费用和非财务支持，来自Ability Pharmaceutical、My Tomorrows、Revolution Medicines和Ellipses的个人费用和非财务支持，来自Taiho的个人费用和非财务支持，以及来自Novocure的资助。S.Y. Rha报告了来自Amgen、Astellas、MSD、Daiichi Sankyo、BeOne和Jazz的其他支持。C.A. Gomez-Roca报告了来自Roche和Amgen的资助，以及来自Pharmamar、Macomics和Regeneron的个人费用和非财务支持。L. Ortega Morán报告了来自Rovi、Leo Pharma、Servier和MSD的个人费用和非财务支持，以及来自AstraZeneca的个人费用。G. Tortora报告了来自Bristol Myers Squibb的个人费用和其他支持，以及来自MSD和Merck Co的其他支持。R. Geva报告了来自Roche、MSD、Merck、Medison、Janssen、Pfizer、AstraZeneca、Amgen、Takeda、Novartis和Gilead Sciences的个人费用和其他支持。A. Santoro报告了在研究期间来自Bristol Myers Squibb、Servier、Gilead Sciences、Pfizer、Eisai、Bayer、MSD、Sanofi、Incyte、Takeda、Roche、AbbVie、Amgen、Celgene、AstraZeneca、Arqule、Eli Lilly and Company、Sandoz、Novartis和BeiGene的其他支持。T.W. Kim报告了在研究期间来自Genentech和Inocras的资助。D. Heudobler报告了在研究期间来自Merck Sharp & Dohme的其他支持。C.E. Dutcus是美国新泽西州Nutley的Eisai公司的员工。奥克帕拉（Okpara）是位于英国哈特菲尔德（Hatfield）的Eisai有限公司的员工。R·戈里（R. Ghori）是位于美国新泽西州拉韦（Rahway）的默克雪兰诺公司（Merck Sharp & Dohme LLC）的员工，该公司隶属于默克公司（Merck & Co., Inc.），同时他还持有默克公司的股票。张勇（Y. Zhang）也是默克雪兰诺公司的员工，同样持有该公司的股票。A·瓦吉迪（A. Vajdi）、E·J·德特曼（E.J. Dettman）、F·金（F. Jin）和R·格罗斯伯格（R. Groisberg）同样隶属于默克雪兰诺公司，并持有其股票。R·沙皮拉-弗罗默（R. Shapira-Frommer）在研究过程中获得了默克雪兰诺公司（MSD）的非财务支持以及其他机构的支持；此外，她还从默克雪兰诺公司、阿斯利康（AstraZeneca）、诺华（Novartis）、Medison Pharma、Neopharm、百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb）等公司获得了个人费用；其他作者没有披露任何利益相关情况。

作者贡献：

M·庞兹-萨维斯（M. Ponz-Sarvisé）：负责调查、撰写、审阅和编辑工作。
S·Y·拉（S.Y. Rha）：负责调查、撰写、审阅和编辑工作。
C·A·戈麦斯-罗卡（C.A. Gomez-Roca）：负责资源协调、数据分析、调查、撰写、审阅和编辑工作。
L·奥尔特加-莫兰（L. Ortega Morán）：负责资源协调、数据分析、调查、撰写、审阅和编辑工作。
S·吉尔（S. Gill）：负责调查、撰写、审阅和编辑工作。
G·托尔托拉（G. Tortora）：负责概念构思、资源协调、数据分析、调查、撰写、审阅和编辑工作。
R·格瓦（R. Geva）：负责调查、撰写、审阅和编辑工作。
E·萨达-布齐德（E. Saada-Bouzid）：负责资源协调、数据分析、调查、撰写、审阅和编辑工作。
A·桑托罗（A. Santoro）：负责数据分析、调查、撰写、审阅和编辑工作。
T·W·金（T.W. Kim）：负责调查、撰写、审阅和编辑工作。
D·赫多布勒（D. Heudobler）：负责资源协调、数据分析、调查、撰写、审阅和编辑工作。
C·E·杜特库斯（C.E. Dutcus）：负责概念构思、数据分析、调查、撰写、审阅和编辑工作。
C·E·奥克帕拉（C.E. Okpara）：负责调查、撰写、审阅和编辑工作。
R·戈里（R. Ghori）：负责概念构思、数据分析、撰写、审阅和编辑工作。
张勇（Y. Zhang）：负责数据分析、调查、撰写、审阅和编辑工作。
A·瓦吉迪（A. Vajdi）：负责数据分析、调查、初稿撰写、审阅和编辑工作。
E·J·德特曼（E.J. Dettman）：负责概念构思、调查、初稿撰写、审阅和编辑工作。
F·金（F. Jin）：负责概念构思、数据分析、调查、撰写、审阅和编辑工作。
R·格罗斯伯格（R. Groisberg）：负责概念构思、数据分析、调查、初稿撰写、审阅和编辑工作。
R·沙皮拉-弗罗默（R. Shapira-Frommer）：负责资源协调和调查工作。

本研究由位于美国新泽西州拉韦的默克雪兰诺公司（Merck Sharp & Dohme LLC，隶属于默克公司）以及位于美国新泽西州纳特利（Nutley）的Eisai有限公司提供资金支持。我们感谢所有参与者及其家属和护理人员参与本研究，同时也感谢所有研究人员和现场工作人员的努力。此外，我们还要感谢克里斯蒂娜·马尤里（Kristina Maiuri）、拉兹万·克里斯特斯库（Razvan Cristescu）、安德烈·洛博达（Andrey Loboda）和米莎·涅博日恩（Misha Nebozhyn）在生物标志物分析方面所做的贡献。医学写作方面的协助由ICON plc（美国宾夕法尼亚州布鲁贝尔，Blue Bell）的克里斯塔贝尔·威尔逊（Christabel Wilson，MSc）提供，这项工作得到了默克雪兰诺公司的资助。本文的补充数据可在《Cancer Research Communications Online》（https://aacrjournals.org/cancerrescommun/）上查阅。