Odgovor pacijenata obolelih od raka na imunoterapiju, prema nalazima studije, može da se predvidi na osnovu 5 ključnih faktora. Tim istraživača iz Institute for Research in Biomedicine (IRB Barcelona) u Barseloni identifikovao je 5 nezavisnih faktora koji predviđaju odgovor pacijenata sa rakom na inhibitore kontrolnih tačaka (CPIs). Studija, objavljena u Nature Genetics, potvrđuje ove faktore kod više od 1.400 pacijenata i različitih vrsta raka.
Samo 20 do 40 odsto obolelih od raka na imunoterapiju ima pozitivan odgovor
Imunoterapija je transformisala lečenje raka poslednjih godina omogućavajući imunološkom sistemu da napadne kancerogene ćelije. Međutim, samo 20 do 40 odsto pacijenata pozitivno reaguje na imunoterapiju, a ove stope variraju u zavisnosti od različitih vrsta raka.
Predviđanje – koji će pacijenti reagovati na imunoterapiju a koji ne trenutno je veoma aktivna oblast istraživanja. Brojne studije koje su do sada sprovedene fokusirale su se na specifične karakteristike tumora, njihovo mikrookruženje ili imuni sistem pacijenta. Ali, kao rezultat nisu dobijeni jasni podaci koji ili koliko nezavisnih faktora utiče na efikasnost terapije.
Pacijenti sa karcinomom jetre ili bubrega, mogli da imaju koristi od ove vrste lečenja
Sada su istraživači iz Institute for Research in Biomedicine identifikovali 5 ključnih, nezavisnih faktora koji određuju odgovor i preživljavanje pacijenata nakon primanja inhibitora kontrolnih tačaka (CPIs), vrste imunoterapije koja se najviše koristi u lečenju raka. Ovi nalazi pružaju referentni okvir za sadašnje i buduće biomarkere imunoterapijskog odgovora. Oni bi, takođe, u budućnosti, mogli da dovedu do značajnog napretka u personalizaciji tretmana raka, pomažući da se preciznije identifikuju oni pacijenti koji će verovatno imati koristi od imunoterapije. Rezultati pokazuju da bi pacijenti sa određenim vrstama tumora, koji se trenutno ne smatraju kandidatima za imunoterapiju (kao što su oni sa karcinomom jetre ili bubrega), mogli da imaju koristi od ove vrste lečenja.
Otkriveno 5 faktora koji predviđaju odgovor obolelih od raka na imunoterapiju
Tim naučnika, koji predvode dr Núria López-Bigas i dr Abel González-Perez iz laboratorije za biomedicinsku genomiku u IRB Barcelona, u saradnji sa istraživačima iz nekoliko međunarodnih centara, bavio se ovim pitanjem kroz sveobuhvatnu analizu genomskih, transkriptomskih i kliničkih podataka 479 pacijenata sa metastatskim tumorima, koji su primali CPIs tretman.
– Koristili smo nepristrasan pristup da analiziramo hiljade molekularnih i kliničkih karakteristika i identifikovali smo pet nezavisnih faktora koji utiču na odgovor na imunoterapiju i preživljavanje pacijenata – objašnjava dr López-Bigas, istraživač u IRB Barcelona.
Pet faktora, pet ključeva za imunoterapiju, kako navodi dr López-Bigas su:
- mutacijsko opterećenje tumora (TMB) – Tumori sa velikim brojem mutacija imaju tendenciju da proizvode više neoantigena, što olakšava imunološkom sistemu da ih prepozna i napadne. TMB je bio jedan od najviše proučavanih biomarkera za predviđanje odgovora na CPI imunoterapiju.
- efikasna infiltracija T ćelija – Prisustvo citotoksičnih T-ćelija u tumoru je od suštinskog značaja za efikasnost CPI. Ova studija je potvrdila da je veća infiltracija ovih ćelija direktno povezana sa boljim odgovorom na terapiju.
- aktivnost transformacionog faktora rasta beta (TGF-b) u mikrookruženju tumora – Ovaj faktor utiče na ponašanje nekih ćelija u mikrookruženju tumora. Visoka aktivnost TGF-b može potisnuti imuni odgovor te pacijenti imaju lošije preživljavanje nakon tretmana imunoterapijom.
- prethodni tretman koji je primio pacijent – Pacijenti koji su primali prethodne tretmane obično pokazuju lošiji odgovor na imunoterapiju.
- proliferativni potencijal tumora – Pacijenti sa tumorima koji imaju visok proliferativni indeks, odnosno mogu da postanu agresivniji, generalno pokazuju lošije preživljavanje nakon lečenja.
Ovi faktori kod različitih tipova karcinoma povezani su sa odgovorom na CPIs i autori su ih potvrdili u šest nezavisnih grupa, koje pokrivaju ukupno 1.491 pacijenta.
Istraživači su pokazali da multivarijantni model, koji kombinuje ovih pet faktora, omogućava precizniju klasifikaciju pacijenata nego samo korišćenje tumorskog mutacionog opterećenja (kao što se često radi u kliničkoj praksi), predviđajući verovatnoću pacijenata da reaguju na imunoterapiju.
