체크포인트 억제제 반응을 위한 예측 바이오마커로서의 Breathomics

항-PD-1 및 항-PD-L1 항체를 사용한 면역 체크포인트 차단은 NSCLC 및 흑색종과 같은 여러 암 유형에서 치료의 새로운 표준이 되었습니다. 그러나 바이오마커가 선택되지 않은 환자 집단에서 암의 유형과 단일 또는 병용 치료 선택 여부에 따른 전체 반응률(ORR)은 여전히 ​​20%-60%에 불과합니다. 전반적으로 내약성이 양호하지만 PD1/PD-L1 표적 제제로 치료받은 환자의 약 5-10%는 결장염, 간염 및 폐렴과 같은 잠재적으로 생명을 위협하는 자가 면역 독성을 포함하여 3등급 또는 4등급 독성을 경험할 것입니다. 따라서 높은 치료 비용과 가능한 합병증으로 인해 환자 선택 개선이 중요한 목표이며 보다 나은 환자 선택을 위해 쉽게 사용할 수 있는 비침습적 현장 검사가 절실히 필요합니다.

이와 관련하여 유망한 접근 방식은 호흡의 휘발성 유기 화합물(VOC) 분석입니다. VOC 검출을 위한 호흡 분석은 암 진단 및 관리의 유용성에 대해 점점 더 조사되고 있습니다. 전자 코(eNoses)는 VOC의 패턴을 감지하도록 설계된 저렴하고 임상적으로 실용적인 장치로 유망합니다. 최근 발표된 전향적 관찰 데이터는 NSCLC 환자의 면역 요법에 대한 무반응에 대한 호흡 지문 분석에 대한 매우 유망한 판별 기능을 보여주었습니다.

이 연구의 주요 목표는 호흡체학 기반 분류기가 니볼루맙 또는 펨브롤리주맙으로 치료받은 진행성 NSCLC 환자에서 12주 조기 진행 대 비진행을 예측했다는 이전 연구를 검증하는 것입니다. 두 번째로, 우리는 ICI로 치료된 진행성 종양의 다른 코호트를 포함하도록 호흡 기반 분류기의 평가를 확장하고 비진행 대신 반응을 종점으로 사용하는 것을 고려할 것입니다. 탐구 목표에는 대체 기계 학습 기술을 사용하여 호흡 체학 분류기의 개선이 포함되며 면역 요법 결과의 다른 바이오마커와 상관 관계가 있습니다.