基于血浆蛋白质组学的液体活检预测晚期胃癌PD-1为基础免疫化疗疗效的前瞻性队列研究

《Molecular Biomedicine》：Plasma proteomics-based liquid biopsy for predicting efficacy of PD-1-based immunochemotherapy in advanced gastric cancer: a prospective cohort study

免疫检查点抑制剂（Immune Checkpoint Inhibitors, ICIs）联合化疗已成为晚期胃癌及胃食管结合部癌（Gastric and Gastroesophageal Junction Cancer, GC/GEJC）标准一线治疗方案，但可靠疗效预测生物标志物仍有限。研究人员在一项前瞻性观察队列研究中，对接受免疫化疗的31例患者进行纵向血浆蛋白质组学分析，于基线及治疗每两周期采集系列血浆样本，以识别与治疗反应及生存相关的动态蛋白变化。结果显示，应答者基线白细胞介素-15（Interleukin-15, IL-15）水平显著更低（P＝0.01）。治疗两周期后，血浆粘蛋白-16（Mucin-16, MUC-16，亦称癌抗原-125 Cancer Antigen-125, CA-125）降低＞161.9％是总生存期（Overall Survival, OS）延长的独立因素（风险比 Hazard Ratio, HR 7.40，95％置信区间 Confidence Interval, CI 2.22–24.60，P＝0.001），并经常规血清CA-125检测验证。整合基线IL-15与MUC-16及基质金属蛋白酶12（Matrix Metalloproteinase 12, MMP12）动态变化构建的复合风险模型预测治疗反应的受试者工作特征曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）达0.799；该模型亦是无进展生存期（Progression-Free Survival, PFS）的独立影响因素（HR 3.35，95％CI 1.56–7.20，P＝0.002）。综上，基线IL-15有助于筛选可能获益于免疫化疗的患者，MUC-16及整合模型可动态监测疗效，为非侵入性血基患者分层与治疗优化提供新思路。 试验注册：ChiCTR2300078000。

本研究由南京医科大学第一附属医院研究人员发表于《Molecular Biomedicine》。

研究背景

胃癌（Gastric Cancer, GC）是全球癌症死亡主要原因之一，中国占全球病例40％以上。程序性死亡受体-1（Programmed Death-1, PD-1）/程序性死亡配体-1（Programmed Death-Ligand 1, PD-L1）免疫检查点抑制剂（Immune Checkpoint Inhibitors, ICIs）联合化疗是晚期GC/胃食管结合部癌（Gastroesophageal Junction Cancer, GEJC）一线标准方案，但临床反应高度异质，仅部分患者获得持久获益。现有组织学标志物如微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, MSI）、EB病毒（Epstein-Barr Virus, EBV）状态、肿瘤突变负荷（Tumor Mutational Burden, TMB）及PD-L1表达存在组织获取困难、肿瘤内及时空异质性及静态局限；循环肿瘤DNA（circulating Tumor DNA, ctDNA）反映基因组改变但无法捕捉全身免疫状态及治疗诱导的免疫调节。血浆蛋白质组学可无创动态反映肿瘤细胞、免疫细胞及全身炎症微环境的交互，较循环肿瘤细胞（Circulating Tumor Cells, CTCs）或ctDNA更具分析稳定性，有望弥补上述不足，因此研究人员开展此项前瞻性纵向血浆蛋白质组学研究以探寻疗效预测与动态监测的非侵入性生物标志物。

主要关键技术方法

研究为单中心前瞻性观察队列研究，纳入2023年5月至2024年9月南京医科大学第一附属医院肿瘤科31例经组织学确诊、不可切除局部晚期/复发/转移GC/GEJC患者，接受一线PD-1抑制剂联合化疗。分别于基线（T0）、第2周期结束（T1）、第4周期结束（T2）及疾病进展（T3）采集血浆；采用Olink Target 96 Immuno-Oncology（IO）panel基于邻近延伸分析（Proximity Extension Assay, PEA）技术定量92种免疫相关蛋白并以归一化蛋白表达（Normalized Protein eXpression, NPX, log₂转化值）表示。治疗反应按RECIST 1.1分为完全缓解（Complete Response, CR）、部分缓解（Partial Response, PR，合为应答者Responders）、疾病稳定（Stable Disease, SD）及疾病进展（Progressive Disease, PD，合为非应答者Non-responders）。采用Student's t检验或Wilcoxon秩和检验比较组间差异，Kaplan–Meier法及Cox比例风险模型分析生存，最小绝对收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO）逻辑回归构建预测模型，十折交叉验证评估效能，校准图及决策曲线分析（Decision Curve Analysis, DCA）评价临床净获益，TCGA-STAD队列作辅助验证。

研究结果

临床特征与血浆样本采集

共筛查42例，入组31例（中位年龄67岁，GC占90.3％，GEJC占9.7％；58.0％为应答者）。基线及T1各收集31例，T2收集20例，T3收集4例。客观缓解率（Objective Response Rate, ORR）58.0％（95％CI 39.1％–75.5％），中位无进展生存期（median Progression-Free Survival, mPFS）9.6个月（95％CI 8.3–NA），中位总生存期（median Overall Survival, mOS）未达。应答者mPFS未达，非应答者mPFS 3.87个月（HR 5.87，95％CI 1.74–19.78，P＜0.001），两组基线临床特征无偏倚。

较低基线白细胞介素-15（IL-15）水平与良好免疫化疗反应相关

应答者（N＝18）基线血浆IL-15水平显著低于非应答者（N＝13，P＝0.01）。受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic, ROC）曲线显示基线IL-15预测治疗反应的AUC为0.73；低基线IL-15患者更适宜接受该方案。TCGA-STAD中IL-15 mRNA表达与OS无关，提示循环IL-15水平可能是免疫化疗特异性预测标志物。

治疗后粘蛋白-16（MUC-16/CA-125）降低预示更好生存

多时间点Kaplan–Meier筛选发现MMP12、MCP-4、MUC-16、MCP-3、IL-4、IL-6及其治疗动态变化与生存显著相关。治疗第2周期末MUC-16升高者mPFS短于降低/稳定者（9.58月 vs 1.8月，HR 3.04，95％CI 0.82–11.29，P＝0.032）。MUC-16较基线降幅＞161.9％者PFS显著延长，且该动态变化是OS独立预后因素（校正后HR 7.40，95％CI 2.22–24.60，P＝0.001）。同期常规血清CA-125下降亦与更好生存相关（mPFS 1.8月 vs 未达，HR 3.01，95％CI 0.81–11.12，P＝0.044），血浆MUC-16与血清CA-125高度相关（R＝0.905，P＜0.001）。TCGA-STAD低MUC-16表达肿瘤患者OS更长（P＝0.0206）。

纵向血浆蛋白质组模型预测治疗疗效

以基线IL-15、MUC-16变化量（ΔMUC-16）及MMP12变化量（ΔMMP12）经LASSO逻辑回归构建风险评分：Risk Score＝－5.948＋（1.287×IL-15_baseline）＋（0.021×ΔMUC-16）＋（0.064×ΔMMP12）。模型表观AUC 0.865，十折交叉验证AUC 0.799（95％CI 0.640–0.958）；校准图显示预测与观测风险吻合；DCA示阈值概率10％–70％范围内具临床净获益。多变量Cox分析证实该复合风险评分为PFS独立预测因子（HR 3.35，95％CI 1.56–7.20，P＝0.002）。差异表达蛋白GO功能富集提示中性粒细胞迁移、粒细胞趋化及体液免疫应答等生物学过程参与；药物–基因互作网络显示IL-15和MMP12与西罗莫司、阿达木单抗、沙利度胺等免疫调节剂关联。

讨论与结论

研究人员指出，基线低IL-15可能反映相对完整的T细胞效应功能及更好的免疫重建潜能，高IL-15则与持续细胞因子暴露致T细胞耗竭相关，故低基线IL-15患者更宜行免疫化疗。MUC-16（CA-125）早期下降提示肿瘤负荷减轻及微环境改善，其动态变化优于静态值；整合基线IL-15与ΔMUC-16、ΔMMP12的模型兼具疗效预测与风险分层价值，且血浆MUC-16与临床常规CA-125高度相关，具备向常规定量检测转化的可行性。研究局限性包括样本量较小、缺乏独立外部验证队列、TCGA为组织转录本间接佐证及需标准化绝对定量平台，未来将在多中心大样本中验证并联合PD-L1、MSI、ctDNA等完善决策模型。

结论：动态循环免疫相关蛋白可捕获GC/GEJC免疫化疗期间全身免疫变化。基线IL-15预测治疗反应，MUC-16（CA-125）动态变化及整合IL-15、MUC-16与MMP12的模型可用于疗效动态监测；微创、可重复的血浆标志物有潜力指导实时治疗分层并优化免疫化疗决策。