Associazione della valutazione basata sull'apprendimento automatico dei linfociti infiltranti il tumore su immagini istologiche standard con gli esiti dell'immunoterapia nei pazienti con cancro polmonare non-a-piccole cellule
Attualmente, i biomarcatori predittivi per la risposta alla terapia con inibitori del checkpoint immunitario ( ICI ) nel carcinoma polmonare sono limitati.
L'identificazione di tali biomarcatori sarebbe utile per affinare la selezione dei pazienti e guidare la terapia di precisione.
È stato sviluppato un approccio di punteggio dei linfociti infiltranti il tumore ( TIL ) basato sull'apprendimento automatico ( ML ) ed è stata valutata l'associazione dei linfociti infiltranti il tumore con gli esiti clinici nei pazienti con tumore al polmone non-a-piccole cellule ( NSCLC ) in fase avanzata.
Uno studio multicentrico retrospettivo di coorte di scoperta e validazione ha incluso 685 pazienti trattati con inibitori ICI con tumore polmonare non-a-piccole cellule con un follow-up mediano di 38.1 e 43.3 mesi rispettivamente per le coorti di scoperta ( n=446 ) e di validazione ( n=239).
I pazienti sono stati trattati tra il 2014 e il 2021.
È stato sviluppato un metodo automatizzato di apprendimento automatico per contare cellule tumorali, stroma e linfociti infiltranti il tumore in immagini colorate con ematossilina-eosina ( EE ) a vetrino intero di tumore polmonare non-a-piccole cellule.
Il carico mutazionale del tumore ( TMB ) e l'espressione di PD-L1 sono stati valutati separatamente e la risposta clinica alla terapia con inibitori ICI è stata determinata dalla revisione della cartella clinica.
L'analisi dei dati è stata eseguita da giugno 2021 ad aprile 2022.
Tutti i pazienti hanno ricevuto una monoterapia anti-PD1o anti-PD-L1.
Il tasso di risposta obiettiva ( ORR ), la sopravvivenza libera da progressione ( PFS ) e la sopravvivenza globale ( OS ) sono stati determinati dalla revisione in cieco delle cartelle cliniche.
L'area sotto la curva ( AUC ) dei livelli di linfociti infiltranti il tumore, carico mutazionale del tumore e PD-L1 nella previsione della risposta all'inibitore del checkpoint immunitario è stata calcolata utilizzando il tasso ORR.
Complessivamente, c'erano 248 donne ( 56% ) nella coorte di scoperta e 97 ( 41% ) nella coorte di validazione.
In un'analisi multivariata, un livello elevato di linfociti infiltranti il tumore ( 250 o più cellule/mm2 ) è risultato associato in modo indipendente alla risposta all'inibitore ICI sia nella coorte di scoperta ( PFS: hazard ratio, HR, 0.71; P=0.006; OS: HR, 0.74; P=0.03 ) e nella coorte di validazione ( PFS: HR=0.80; P=0.01; OS: HR=0.75; P=0.001 ).
Il beneficio in termini di sopravvivenza è stato osservato sia nei trattamenti con inibitori ICI di prima linea che in quelli successivi nei pazienti con cancro al polmone non-a-piccole cellule.
Nella coorte di scoperta, i modelli combinati di TIL/PD-L1 o TMB/PD-L1 hanno avuto una specificità aggiuntiva nel differenziare i responder agli inibitori ICI rispetto al solo PD-L1.
Nel sottogruppo PD-L1 negativo ( inferiore a 1% ), i livelli di linfociti infiltranti il tumore hanno avuto un'accuratezza di classificazione superiore per la risposta ICI ( AUC=0.77 ) rispetto al carico mutazionale del tumore ( AUC=0.65 ).
In queste coorti, i livelli di linfociti infiltranti il tumore sono stati fortemente e indipendentemente associati alla risposta al trattamento con inibitori del checkpoint immunitario.
La valutazione dei linfociti infiltranti il tumore del paziente è incorporata in modo relativamente semplice nel flusso di lavoro dei laboratori di patologia a un costo aggiuntivo minimo e può migliorare la terapia di precisione. ( Xagena2023 )
Rakaee M et al, JAMA Oncol 2023; 9: 51-60
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