《Clinical and Translational Discovery》：Correlation of the peripheral blood DNA methylation profile and immune-related adverse events in patients with solid cancer treated with immune checkpoint inhibitors
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背景/引言：免疫相关不良事件（irAEs）仍是免疫检查点抑制剂（ICI）治疗中不可预测的并发症。当前生物标志物，如炎症性血液参数，缺乏特异性和临床稳健性。由于DNA甲基化反映稳定的免疫编程和自身免疫性疾病易感性，血液甲基化分析可能提供一种不依赖肿瘤类型的irA
背景/引言：免疫相关不良事件（irAEs）仍是免疫检查点抑制剂（ICI）治疗中不可预测的并发症。当前生物标志物，如炎症性血液参数，缺乏特异性和临床稳健性。由于DNA甲基化反映稳定的免疫编程和自身免疫性疾病易感性，血液甲基化分析可能提供一种不依赖肿瘤类型的irAE预测方法。材料与方法：研究人员在一项前瞻性入组的真实世界队列中，分析了接受ICI姑息治疗的晚期泛癌患者基线的白细胞DNA甲基化。使用Infinium MethylationEPIC v1.0 BeadChips进行全基因组甲基化分析。通过基于秩的比较识别差异甲基化位点（DMPs），并进行基因本体富集分析。应用EpiDISH进行血细胞去卷积以排除组成性偏倚。结果：在195例患者（中位年龄65岁；34.9%为女性）中，32.8%经历了至少一次irAE，最常累及甲状腺、皮肤或肺。尽管两组间整体DNA甲基化高度一致（ρ=0.9996），但DMP分析揭示了细微但特异的位点差异。一种基于甲基化的分类器能够以良好准确性区分发生irAE的患者（曲线下面积[AUC] 0.831，95%置信区间[CI] 0.735–0.927），并在内部验证子集中保持稳健（AUC 0.874，95% CI 0.757–0.992）。EpiDISH证实两组间免疫细胞组分无显著差异。排名靠前的DMPs的功能富集显示神经发育、细胞-细胞信号传导和上皮形态发生通路显著过表达，这些网络与免疫突触形成、细胞因子信号传导和组织修复反应相关。讨论：基线血液DNA甲基化捕获了易导致irAE的系统性免疫发育状态。细胞-细胞信号传导和上皮形态发生通路的富集提示一种表观遗传编码的易感性，导致免疫-组织通讯失调。因此，基于血液的甲基化分析代表了一种有前景的、不依赖肿瘤类型的生物标志物方法，用于癌症免疫治疗中个体化irAE风险预测。
**论文解读文章**
**研究背景与问题**
免疫检查点抑制剂（ICIs）通过阻断PD-1/PD-L1或CTLA-4等抑制性受体，恢复抗肿瘤T细胞活性，已成为多种实体瘤的重要治疗手段。然而，由此引发的免疫相关不良事件（irAEs）——一种由脱靶免疫激活驱动的毒性反应——构成了重大临床挑战。irAEs可累及任何器官，发作时间与严重程度不可预测，甚至可能致命。目前临床上用于预测irAE的生物标志物（如绝对淋巴细胞计数、嗜酸性粒细胞计数、甲状腺激素水平）缺乏特异性及临床稳健性。尽管细胞因子谱、人类白细胞抗原（HLA）基因型、微生物组组成及基因表达模式等显示出一定潜力，但仍缺乏一种可及、不依赖肿瘤类型、基于血液的泛癌种预测标志物。DNA甲基化作为一种稳定的表观遗传修饰，能够反映免疫编程及自身免疫易感性，在自身免疫性疾病中已有广泛研究，但尚未被用于ICI治疗背景下irAE的预测。为此，研究人员开展本研究，旨在探讨基线血液DNA甲基化谱是否可作为预测irAE发生的肿瘤非依赖性生物标志物。
**研究内容与结论**
研究人员前瞻性纳入195例接受ICI姑息治疗的晚期泛癌实体瘤患者（中位年龄65岁，34.9%女性），在治疗前采集外周血白细胞DNA，使用Infinium MethylationEPIC v1.0 BeadChips进行全基因组甲基化分析。通过差异甲基化位点（DMPs）识别、EpiDISH血细胞去卷积、主成分分析（PCA）构建甲基化评分，并采用受试者工作特征曲线（ROC）评估预测性能。主要结论：约32.8%的患者发生至少一次irAE，最常见于甲状腺、皮肤和肺。尽管两组整体甲基化水平高度一致（ρ=0.9996），但存在细微位点特异性差异。基于甲基化评分的分类器在完整队列中AUC为0.831（95% CI 0.735–0.927），内部验证子集中AUC为0.874（95% CI 0.757–0.992），且在控制血细胞组成后仍保持稳健。功能富集分析显示，排名靠前的DMPs相关基因显著富集于神经发育、细胞-细胞信号传导和上皮形态发生等通路，这些网络与免疫突触形成、细胞因子信号传导及组织修复应答相关。该研究首次证明基线血液DNA甲基化模式与ICI治疗后irAE发生风险相关，为irAE的个体化预测提供了新的肿瘤非依赖性表观遗传标志物。论文发表在《Clinical and Translational Discovery》。
**关键技术与方法**
1. 研究队列与样本来源：前瞻性入组自2019年3月至2025年10月于维也纳医科大学第一内科肿瘤科接受ICI治疗的晚期实体瘤患者，共195例，涵盖多种肿瘤类型（以肺癌52.8%为主）。
2. 全基因组DNA甲基化分析：使用Infinium MethylationEPIC v1.0 BeadChips芯片对基线白细胞DNA进行甲基化谱分析，经SWAN归一化、COMBAT批次校正及质量控制（去除检测p值>0.01、低bead count、非CpG、SNP、多比对及性染色体探针）。
3. 差异甲基化分析与细胞组成校正：通过RnBeads软件基于秩比较识别DMPs（β值差异≥|0.2|，校正p值<0.05），并应用EpiDISH算法从DNA甲基化数据推断12种血细胞亚型比例，排除组成性偏倚。
4. 预测模型构建与验证：将秩排序的DMPs进行PCA提取第一主成分（PC1）作为甲基化评分，使用pROC包绘制ROC曲线评估12周内irAE预测能力，并在随机选取的约50%样本子集中进行内部验证。
**研究结果**
**3.1 患者特征**
共纳入195例患者，中位年龄65岁，34.9%为女性，肺癌（52.8%）和头颈部癌（30.3%）最常见。50.3%接受化疗联合免疫治疗，46.7%接受免疫单药治疗，最常用ICI为帕博利珠单抗（66.7%）。中位治疗时间132天，中位5个周期。
**3.2 irAE发生率与临床表现**
64例（32.8%）患者发生至少一次irAE，中位首次发生时间为65.5天，中位3个周期后。最常累及甲状腺（26.6%）、皮肤（21.5%）和呼吸系统（11.4%）。31.3%的irAE患者因毒性永久停止治疗。
**3.3 基线特征与irAE风险因素关联**
单变量分析显示，irAE组患者治疗时间更长，中性粒细胞-淋巴细胞比率（NLR）和血小板-淋巴细胞比率（PLR）更低，白蛋白水平更高。多变量Firth校正逻辑回归中，仅白蛋白（OR 1.10，p=0.016）和治疗时间（OR 1.002，p=0.026）与irAE独立相关。Fine-Grey竞争风险模型进一步确认，白蛋白每增加1 g/L，irAE亚分布风险增加6%（sHR 1.06，p=0.018）。
**3.4 血液DNA甲基化与患者特征及irAE风险因素的关联**
在至少接受12周ICI治疗的115例患者子集中（43.5%发生irAE），Join-Count检验显示初治、经治、女性及头颈癌、肺癌、乳腺癌、肾癌患者的甲基化存在显著空间自相关，但irAE相关参数与甲基化无显著关联。
**3.5 血液DNA甲基化作为跨癌种irAE预测生物标志物**
全基因组甲基化整体高度一致（ρ=0.9996），但存在细微差异。基于DMPs的甲基化分类器在完整队列中AUC为0.831（敏感性0.808，特异性0.764），内部验证子集中AUC为0.874（敏感性0.889，特异性0.804）。EpiDISH去卷积证实两组间免疫细胞组分无显著差异。功能富集显示，相关基因富集于“神经系统发育”、“突触信号传导”和“模式规范过程”等通路，提示免疫-神经发育调控网络的表观遗传状态可能影响irAE易感性。
**讨论与结论**
讨论部分指出，本研究首次证明基线血液DNA甲基化模式与ICI治疗后irAE发生相关。功能富集到神经发育和突触信号通路，尽管被注释为“神经相关”，但这些通路涵盖免疫突触形成、细胞因子信号传导和细胞间通讯的核心模块，提示存在一种预先存在的系统性免疫状态，可能使患者在接受检查点抑制后易于过度激活。此外，发育通路（如WNT、TGF-β、HOX）的富集进一步支持表观遗传编程影响免疫分化与组织修复。研究强调，DNA甲基化作为稳定分子特征，可整合遗传易感性、环境暴露和长期免疫编程，与动态血清生物标志物互补。然而，研究存在单中心、回顾性分析、样本量有限、未进行外部验证等局限性，且未评估irAE与治疗疗效的关联。未来需在独立队列中前瞻性验证，并探索多组学整合策略。
**结论翻译**：基于血液的DNA甲基化特征，反映神经和发育信号通路，似乎捕获了在检查点抑制下影响irAE易感性的系统性免疫倾向。这些发现将血液甲基化组作为免疫生物传感器的角色（此前在自身免疫性和代谢性疾病中得到证实）扩展至癌症免疫治疗领域。整合临床和表观遗传生物标志物可能实现免疫激活与毒性的个体化平衡。然而，需要在独立队列中进行前瞻性验证以确认临床实用性，并明确此类生物标志物如何在常规患者管理中实施。
