Breathomics comme biomarqueur prédictif pour la réponse aux inhibiteurs de point de contrôle

Le blocage des points de contrôle immunitaire avec des anticorps anti-PD-1 et anti-PD-L1 est devenu une nouvelle norme de soins dans plusieurs types de cancer comme le NSCLC et le mélanome. Cependant, dans les populations de patients sans biomarqueurs sélectionnés, le taux de réponse globale (ORR) en fonction du type de cancer et du choix d'un traitement unique ou combiné reste toujours de seulement 20 % à 60 %. Bien que globalement bien toléré, environ 5 à 10 % des patients traités avec des agents ciblant PD1/PD-L1 présenteront des toxicités de grade 3 ou 4, y compris des toxicités auto-immunes potentiellement mortelles telles que la colite, l'hépatite et la pneumonite. Par conséquent, en raison des coûts élevés du traitement et de ses complications possibles, une meilleure sélection des patients est un objectif crucial et un test de point de service non invasif facilement disponible pour une meilleure sélection des patients est absolument nécessaire.

Une approche prometteuse à cet égard est l'analyse des composés organiques volatils (COV) dans l'haleine. L'analyse de l'haleine pour la détection des COV est de plus en plus étudiée pour son utilité dans le diagnostic et la gestion du cancer. Les nez électroniques (eNoses) sont prometteurs en tant que dispositifs bon marché et cliniquement pratiques conçus pour détecter les modèles de COV. Des données observationnelles prospectives récemment publiées ont montré une fonction discriminante très prometteuse pour l'analyse de l'empreinte respiratoire en cas de non-réponse à l'immunothérapie chez les patients atteints de NSCLC.

L'objectif principal de cette étude est de valider une étude antérieure qui a révélé que les classificateurs basés sur la respiromique prédisaient la progression précoce sur 12 semaines par rapport à la non-progression chez les patients atteints de CPNPC avancé traités par nivolumab ou pembrolizumab. Deuxièmement, nous élargirons l'évaluation des classificateurs basés sur la respiration pour inclure d'autres cohortes de tumeurs avancées traitées avec ICI, et envisagerons également d'utiliser la réponse au lieu de la non-progression comme critère d'évaluation. Les objectifs exploratoires incluent le raffinement du classificateur respiromique à l'aide de techniques alternatives d'apprentissage automatique et la corrélation avec d'autres biomarqueurs des résultats de l'immunothérapie.