Breathomics como biomarcador predictivo para la respuesta del inhibidor del punto de control

El bloqueo del punto de control inmunitario con anticuerpos anti-PD-1 y anti-PD-L1 se ha convertido en un nuevo estándar de atención en varios tipos de cáncer como el NSCLC y el melanoma. Sin embargo, en poblaciones de pacientes no seleccionados por biomarcadores, la tasa de respuesta general (ORR) según el tipo de cáncer y si se elige un tratamiento único o combinado sigue siendo solo del 20% al 60%. Aunque en general se tolera bien, aproximadamente el 5-10 % de los pacientes tratados con agentes dirigidos a PD1/PD-L1 experimentarán toxicidades de grado 3 o 4, incluidas toxicidades autoinmunes potencialmente mortales, como colitis, hepatitis y neumonitis. Por lo tanto, debido a los altos costos del tratamiento y sus posibles complicaciones, una mejor selección de pacientes es un objetivo crucial y es muy necesaria una prueba de punto de atención no invasiva fácilmente disponible para una mejor selección de pacientes.

Un enfoque prometedor en este sentido es el análisis de compuestos orgánicos volátiles (COV) en el aliento. El análisis del aliento para la detección de COV se investiga cada vez más por su utilidad en el diagnóstico y tratamiento del cáncer. Las narices electrónicas (eNoses) son prometedoras como dispositivos económicos y clínicamente prácticos que están diseñados para detectar patrones de COV. Los datos observacionales prospectivos publicados recientemente mostraron una función discriminante muy prometedora para el análisis de huellas de aliento para la falta de respuesta a la inmunoterapia en pacientes con NSCLC.

El objetivo principal de este estudio es validar un estudio anterior que encontró que los clasificadores basados ​​en la respiración predijeron la progresión temprana de 12 semanas frente a la no progresión en pacientes con NSCLC avanzado tratados con nivolumab o pembrolizumab. En segundo lugar, ampliaremos la evaluación de los clasificadores basados ​​en la respiración para incluir otras cohortes de tumores avanzados tratados con ICI, y también consideraremos el uso de la respuesta en lugar de la no progresión como criterio de valoración. Los objetivos exploratorios incluyen el refinamiento del clasificador de la respiración mediante técnicas alternativas de aprendizaje automático y la correlación con otros biomarcadores de los resultados de la inmunoterapia.