《Lung Cancer》：Microbiota biomarkers as predictors on immunotherapy response in patients with advanced non-small cell lung cancer
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免疫检查点抑制剂显著改变了晚期非小细胞肺癌的治疗格局，但仍存在客观缓解率不高、缺乏有效的预测标志物等问题。本研究聚焦肿瘤内菌群，通过微生物组学技术分析了41名接受ICIs治疗患者的肿瘤组织。研究发现，基于特定细菌特征构建的KBUBe评分和OSAA评分与患者总生存期、无进展生存期及治疗应答显著相关，其预测效能优于PD-L1表达、ECOG评分和中性粒细胞-淋巴细胞比率，为肺癌免疫治疗提供了新颖、独立的预测工具。
免疫检查点抑制剂（ICIs）的出现，为晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者带来了新的希望。然而，并非所有患者都能从中受益，大约只有一半的患者能观察到客观缓解，且其中一半在8个月内会出现疾病进展。当前，PD-L1蛋白的肿瘤表达是指导ICIs治疗的主要生物标志物，但由于肿瘤内异质性、检测技术差异等问题，其预测价值有限。寻找能更精准预测哪些患者能获得持久疗效的新型生物标志物，已成为临床亟待解决的问题。
近年来，微生物组，特别是肠道菌群，被发现在调节抗肿瘤免疫、影响免疫治疗疗效方面扮演着关键角色。一个有趣且前沿的视角是，肿瘤组织内部本身就存在着一个独特的微生物生态系统——肿瘤内菌群。这些“住在”肿瘤里的微生物，被认为能通过改变宿主细胞增殖、重编程局部免疫反应等多种机制，直接影响肿瘤的发生、发展和治疗应答。那么，在肺癌这个全球癌症死亡的首要原因中，肿瘤内部的微观“居民”是否也能预测免疫治疗的成败呢？
为了探索这个问题，来自西班牙马德里圣卡洛斯医院等机构的研究团队开展了一项回顾性研究，成果发表在《Lung Cancer》期刊上。研究人员从41名接受PD-1/PD-L1抑制剂单独或联合化疗治疗的晚期NSCLC患者中获取了治疗前的肿瘤组织样本。他们利用离子激流（Ion Torrent）平台对样本进行16S rRNA基因扩增子测序，以描绘肿瘤内的微生物图谱。随后，运用QIIME2和PICRUSt2等生物信息学工具，深入分析了微生物多样性、组成及其预测的代谢功能通路，并将这些特征与患者的总生存期（OS）、无进展生存期（PFS）和客观缓解率（ORR）相关联。
3.1 微生物预后评分的构建
通过结合Cox回归和逻辑回归分析，研究人员成功构建了两个微生物“评分”。一个是KBUBe评分，由四种革兰氏阴性菌组成：克雷伯菌属（Klebsiella）、短波单胞菌属（Brevundimonas）、Undibacterium和拜叶林克氏菌科（Beijerinckiaceae）。另一个是OSAA评分，包括另四种革兰氏阳性菌和阴性菌：奥尔森菌属（Olsenella）、Salinarimonas、放线杆菌属（Actinobacillus）和毛螺菌科A2属（Lachnospiraceaegenus A2）。这两个评分旨在量化肿瘤内特定细菌组合的丰度。
3.2 与总生存期的关联
在总生存期方面，研究显示，肿瘤菌群的α多样性在长期生存者（OS > 2年）和短期生存者中无显著差异。但在微生物组成上，短期生存者的菌群似乎更不平衡，变形菌门丰度更高，而厚壁菌门、拟杆菌门等丰度较低。更重要的是，KBUBe评分和OSAA评分是OS的显著预测因子。在Cox回归分析中，它们的预测能力超越了PD-L1表达、ECOG体能状态评分和中性粒细胞-淋巴细胞比率，并且在校正了TNM分期、吸烟状况、治疗方案和病理类型等因素后，这两个微生物评分仍保持独立的预后预测价值。生存曲线分析也证实，评分高于中位数的患者组，其OS显著更长。这表明，肿瘤内特定微生物群落的存在与否，是影响患者长期生存的独立因素。
3.3 与无进展生存期的关联
在无进展生存期方面，长期无进展生存者与短期无进展生存者的肿瘤菌群在多样性上同样无显著差异。然而，KBUBe评分和OSAA评分再次被证明是PFS的显著预测因子。其中，OSAA评分的预测效能尤为突出，其风险比极低，且在校正了其他预后因素和TNM分期后，OSAA评分依然是PFS的独立预测因子。这意味着，通过分析肿瘤内的微生物特征，有可能在治疗前预测患者疾病进展的风险。
3.4 与治疗应答的关联
在治疗应答方面，未缓解患者的肿瘤菌群α多样性有略高于缓解患者的趋势。而在微生物评分上，KBUBe和OSAA评分显示出强大的区分能力。例如，所有获得最高KBUBe评分（2分）的患者都对治疗有应答，而在评分最低（0分）的患者中，应答率仅为50%。OSAA评分的结果更为惊人：在评分最高的患者中，83.3%是应答者，而在评分最低的患者中，应答率为0。在预测治疗应答的效能评估中，OSAA评分的曲线下面积最高，再次证明了其在区分应答者与非应答者方面的优越性，并且这种能力独立于其他临床因素。
3.5 功能通路预测
研究人员并未止步于“谁在那里”，还通过PICRUSt2工具预测了这些微生物“在做什么”。功能分析揭示了可能与免疫治疗结局相关的微生物代谢通路。例如，在长期生存者和治疗应答者的肿瘤菌群中，与“双组分系统”和“鞭毛组装”相关的基因通路显著富集。前者是细菌感知环境变化并做出适应性反应的核心系统，后者产生的鞭毛蛋白是一种免疫刺激剂。此外，一些代谢通路也显示出差异，例如，在长期生存者和长期无进展生存者中，苯乙胺降解通路增加；而在短期无进展生存者和非应答者中，L-甲硫氨酸生物合成通路增加。这些发现为理解肿瘤内菌群如何通过其代谢产物和免疫刺激分子来“遥控”局部免疫微环境、进而影响免疫治疗疗效，提供了潜在的机制线索。
研究结论与讨论
这项研究首次系统地揭示了肿瘤内菌群在晚期非小细胞肺癌免疫治疗结局预测中的关键价值。研究团队基于41名患者的肿瘤组织微生物组数据，构建了KBUBe和OSAA两个新颖的微生物预后评分。这两个评分不仅是患者总生存期、无进展生存期的强有力独立预测因子，其预测能力甚至超越了目前临床常用的PD-L1表达等标志物，更重要的是，它们在区分免疫治疗应答者与非应答者方面表现出了卓越的准确性。研究还通过功能预测，提示“双组分系统”和“鞭毛组装”等微生物通路可能与积极的治疗结局相关，而甲硫氨酸代谢等通路则可能不利于治疗。
尽管样本量有限，且结论需要在更大规模的前瞻性队列中进行外部验证，但这项研究无疑开辟了一个极具前景的新方向。它表明，对肺癌患者而言，其肿瘤内不只有恶性细胞，还存在一个具有“发言权”的微观生态系统。对这个系统的“人口普查”和“功能评估”，有望成为未来实现精准免疫治疗、筛选最可能获益患者的有力工具。将目光从传统的肿瘤细胞标志物，延伸到与肿瘤共生的微生物群落，或许能为我们克服免疫治疗耐药、提高疗效打开一扇全新的大门。
