导读

尽管免疫检查点阻断（ICB）等免疫疗法在过去十年中取得了显著的临床进展，但大多数患者的反应率仍然难以预测，且常伴随严重的免疫相关不良事件。令人遗憾的是，对肿瘤中PD-L1、微卫星不稳定性（MSI）、DNA错配修复缺陷（dMMR）和肿瘤突变负荷（TMB）等分子生物标志物的分析仅在一定程度上提高了部分癌症的反应率，且无法全面反映患者全身免疫状态的复杂性。最近，通过对肿瘤微环境（TME）的深入分析，包括肿瘤浸润T细胞、RNA表达相关的功能基因组特征以及炎症与免疫抑制细胞在不同组织微结构中的分布，提高了ICB反应的阳性预测值。虽然直接表征肿瘤组织中的免疫反应具有临床价值，但这种组织方法仍面临诸多局限，如肿瘤异质性、采样偏倚、样本收集和纵向监测等问题。此外，这些方法无法全面评估患者的全身免疫状态，而全身免疫与肿瘤的发展、预后及治疗反应之间存在复杂关系。

目前，缺乏用于全面评估患者免疫系统状态的诊断与共识分析模型，限制了免疫分析在癌症治疗监测及反应预测中的广泛应用。为满足这一需求，作者结合多参数流式细胞术与自动化高通量细胞分析平台，开发了一种临床免疫分析平台，旨在表征健康供体与晚期癌症患者外周血中的免疫细胞异质性。

通过无监督聚类，作者识别出五种具有不同细胞类型及基因表达谱的免疫类型。为验证这种免疫类型分类方法的可扩展性，研究对17,800个开放获取的转录组数据进行了独立分析，确认了这些免疫类型的有效性。为进一步量化免疫类型的动态特性并评估治疗反应，研究采用五个免疫类型特异性线性回归模型，将每个免疫类型转化为连续评分，开发了基于免疫类型的连续特征评分，从而将全身免疫状态与患者对不同癌症治疗（包括免疫疗法）的反应进行预后和预测性关联。本研究验证了简单血液检测作为灵活工具的潜在用途，通过分析外周血中免疫细胞的异质性，为癌症患者的个性化治疗及治疗反应预测提供了一种新颖且具临床应用潜力的工具（Cancer Cell. 2024 May 13;42(5):759-779.e12. doi: 10.1016/ j.ccell. 2024.04.008）。