PD-L1表达可预测膀胱癌免疫治疗疗效

在经PD-L1抑制剂durvalumab治疗的晚期UC队列中，经回顾性模型分析发现，采用肿瘤细胞（TC）或免疫细胞（IC）上的PD-L1表达≥25%的算法，可筛选出获得最佳临床结果（包括ORR和OS）的患者！（见下表）

PD-L1数据

PD-L1表达是否可以预测PD-1/PD-L1抑制剂在尿路上皮癌（UC）的临床疗效一直具有争议。这很大程度是由于针对不同PD-1/PD-L1抑制剂的不同研究所采用的PD-L1检测平台、判读方法、PD-L1高表达或阳性表达的界值均各有不同，且似乎仍在探索之中。

但从2017年ASCO大会报道的有关PD-L1抑制剂durvalumab治疗晚期二线UC的1108研究的数据来看，采用Ventana SP263测定法评估，以肿瘤细胞或免疫细胞上的PD-L1表达≥25%定义PD-L1高表达，此队列中51.3%的PD-L1高表达的患者可获得27.6%的客观应答率和20个月的总生存期（OS），而PD-L1低表达患者的ORR和OS则仅有5.1%和8.1个月。

在今年ASCO大会上，1108研究的研究者通过回顾性模型进一步分析并得出了在该队列中，对于durvalumab治疗，可有效预测OS的PD-L1表达的最佳算法——即当采用TC和IC的联合算法（也就是刚才提到的TC25%/IC25%），可获得最佳临床结果。该研究还发现，在接受durvalumab治疗的患者中，IC和TC表达的PD-L1均与较高的ORR相关，IC中PD-L1表达与较长的OS相关。但相比TC，IC表达的PD-L1对durvalumab的治疗应答有更强的影响，表现出与OS、PFS、ORR和肿瘤缩小的显著关联（P< 0.05）。我们期待未来来自随机试验的更多数据以确认这些结果。

在Durvalumab单药治疗尿路上皮癌（UC）中，优化预测总生存（OS）的PD-L1检测算法

Magda Zajac, et al. J Clin Oncol 36, 2018 (suppl; abstr 4530)

背景：

PD-L1是一种在多种肿瘤类型中可预测PD-1/PD-L1抑制剂应答的有效标记物。在UC中，已有研究提示在肿瘤细胞（TC）和肿瘤浸润免疫细胞（IC）中的PD-L1表达具有临床价值，但其中每一种细胞组分的重要性、最具预测价值的算法及PD-L1表达的界值尚不明确。

方法：

一项1/2期研究（1108研究）中UC队列的188例患者接受了采用SP263检测平台进行的PD-L1表达的检测。采用回顾性模型评估末例患者随机15个月后TC或IC中PD-L1表达状态对OS、无进展生存（PFS）、客观应答率（ORR）、肿瘤改变及肿瘤缩小的最佳百分比的影响。采用Kaplan-Meier分析探索单一生物标记物或标记物的组合（TC或IC[在IC区域中PD-L1阳性IC的百分比]）的算法对OS的影响。

结果：

在接受durvalumab治疗的患者中，IC和TC表达的PD-L1均与较高的ORR相关，IC中PD-L1与较长的OS相关。相比TC，IC表达的PD-L1对durvalumab的治疗应答有更强的影响，表现出与OS、PFS、ORR和肿瘤缩小的显著关联（P< 0.05）。当采用TC和IC的联合算法时，即TC25%/IC25%，可获得最佳临床结果。

结论：

在UC中，TC25%/IC25%的算法似乎能提供基于疗效和PD-L1表达率的最佳预测价值。需要来自随机试验的更多数据以确认这些结果。临床试验信息：NCT01693562

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