여러 암 유형에 대한 면역 관문 차단 효능 예측 개선

여러 암 유형에 대한 면역 관문 차단 효능 예측 개선

Abstract

암 환자의 일부만이 면역관문 차단(ICB) 치료에 반응하지만 현재 의사 결정 절차는 정확도가 제한적입니다. 이 연구에서 우리는 16가지 다른 암 유형에 걸쳐 ICB로 치료받은 1,479명의 환자와 함께 종합적으로 선별된 코호트(MSK-IMPACT)의 게놈, 분자, 인구 통계 및 임상 데이터를 통합하여 ICB 반응을 예측하는 기계 학습 모델을 개발했습니다. 후향적 분석에서 모델은 면역 요법에 대한 임상 반응을 예측하는 데 높은 민감도와 특이성을 달성했으며 다양한 암 유형에 대한 테스트 데이터에서 전체 생존 및 무진행 생존을 모두 예측했습니다. 우리 모델은 최근 미국 식품의약국에서 이 목적으로 승인한 종양 돌연변이 부담을 기반으로 한 예측을 크게 능가했습니다1. 또한 이 모델은 예측에 가장 중요한 모델 기능에 대한 정량적 평가를 제공합니다. 우리는 이 접근 방식이 면역 요법의 임상 의사 결정을 상당히 개선하고 향후 개입 정보를 제공할 것으로 기대합니다.

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    본 연구에 사용된 코드는 https://github.com/CCF-ChanLab/MSK-IMPACT-IO에 기탁되어 있습니다.

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        참고자료 다운로드

  • 감사의 말씀

    조언과 의견을 주신 Chan 연구소와 Immunogenomics and Precision Oncology Platform의 구성원들에게 감사드립니다. 이 작업은 부분적으로 NIH R35 CA232097(TAC), NIH RO1 CA205426(TAC), PaineWebber Chair(TAC), NIH/NCI 암 센터 지원 보조금(P30 CA008748), Fundación Alfonso Martín Escudero(CV), NIH K08 DE024774, NIH R01 DE027738, Sebastian Nativo 펀드 및 Jayme and Peter Flowers Fund(LGTM 대상).

    작가 정보

  • 저자 노트

    Diego Chowell

    현재 주소: The Tisch Precision Immunology Institute 종양학부 미국 뉴욕주 마운트 시나이에 있는 아이칸 의과대학 암 연구소

    이것들 저자: 디에고 초웰, 유성근, 크리스티나 발레로, 알레산드로 파스토레. 소속

    디에고 초웰, 유성근, 크리스티나 발레로, 알레산드로 파스토레, 마크 리, 더글라스 호엔, 닐 파텔, 블라디미르 마카로프, 마샤오시아오, 린다 브엉, 에리히 Y. 사비오, Kate Weiss, Fengshen Kuo, Nadeem Riaz, Vinod P. Balachandran, A. Ari Hakimi, Omar Abdel-Wahab, Luc GT Morris & Timothy A. Chan

  • Immunogenomics and Precision Oncology Platform, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA

    Diego Chowell, 유성근, Cristina Valero, Mark Lee, Douglas Hoen, Neal Patel, Vladimir Makarov, Xiaoxiao Ma, Kate Weiss, Fengshen Kuo, Nadeem Riaz, A. Ari Hakimi, Luc GT Morris, Nils Weinhold & Timothy A. Chan

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  • 미국 뉴욕주 뉴욕 메모리얼 슬론 케터링 암센터 의과대학

    Alexander N. Shoushtari, Michael A .포스토우 & 로버트 J. 모처

  • 병리과, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA

    Marc Ladanyi, Ahmet Zehir & Michael F. Berger

  • Weill Cornell School of Medicine, New York, NY, USA

    Timothy A. 찬

  • 기부금

    DC, S. -KY, CV, AP, LGTM, NW 및 TAC가 연구를 구상하고 설계했습니다. DC와 S.-KY는 기계 학습 모델을 개발했습니다. DC, S.-KY, CV, AP, CK, ML, DH, HS, DWK, NP, VM, KW, TL, RMS, NR, PSA, VPB, GP, AAH, ANS, MAP, RJM, ML, AZ , MFB, LGTM 및 NW가 데이터를 수집, 분석 또는 해석했습니다. MG는 통계적 조언을 제공했습니다. 모든 저자는 중요한 지적 내용에 대해 원고를 비판적으로 수정했습니다. LGTM, NW 및 TAC가 연구를 감독했습니다.

  • 교신저자
  • 윤리선언

    경쟁 관심

    TAC는 Gritstone Oncology의 공동 설립자이며 지분을 보유하고 있습니다. TAC는 An2H의 지분을 보유하고 있습니다. TAC는 Bristol Myers Squibb, AstraZeneca, Illumina, Pfizer, An2H 및 Eisai의 보조금 기금을 인정합니다. TAC는 Bristol Myers, MedImmune, Squibb, Illumina, Eisai, AstraZeneca 및 An2H의 고문으로 활동했습니다. TAC, LGTM 및 DC는 종양 돌연변이 부담을 사용하여 면역 요법 반응을 예측하는 것에 대한 지적 재산권을 보유하고 있으며 PGDx에 라이선스가 부여된 특허 출원 중입니다. MAP은 Bristol Myers Squibb, Merck, Array BioPharma, Novartis, Incyte, NewLink Genetics, Aduro 및 Eisai의 컨설팅 비용을 보고합니다. Bristol Myers Squibb 및 Merck의 명예; RGenix, Infinity, Bristol Myers Squibb, Merck, Array BioPharma, Novartis 및 AstraZeneca의 기관 지원. ML은 Merck와 Bristol Myers Squibb로부터 자문 위원회 보상을 받았습니다. 나머지 저자는 경쟁 이익을 선언하지 않습니다.