自动化计算流式细胞术发现：中性粒细胞与淋巴细胞比率下降与免疫检查点阻断治疗后非小细胞肺癌（NSCLC）患者的生存率提高相关 开放获取（Open Access）

《Cancer Immunology Research》：Automated Computational Flow Cytometry Correlates Decreasing Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio to Improved Survival in NSCLC After Immune Checkpoint Blockade Open Access

　　

摘要

免疫检查点阻断（ICB）疗法正在改变非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗方式，并延长患者的总生存期（OS）。然而，并非所有患者都对这种疗法有反应。通过使用计算细胞术分析来识别免疫细胞亚群及其早期动态变化，我们旨在揭示NSCLC患者对ICB反应差异的机制。从34名接受尼伏鲁单抗治疗的NSCLC患者中收集了外周血样本，分别在三个时间点（基线、第2周和第4周，即TP1、TP2和TP3）进行检测。六个流式细胞术面板提供了全面的免疫细胞分析结果，并设计了一个R流程进行数据统计。我们研究了细胞数量、比例以及功能标记物表达的差异与生存期的关系。另外还收集了两个对照组并进行类似处理。该计算流程获得了可靠的结果，并且可以推广到新的患者群体。TP2和TP3之间中性粒细胞与淋巴细胞比例（NLR）的降低与更长的生存期相关。此外，TP2和TP3之间CD8+ T细胞数量增加的患者具有更高的生存概率。最后，我们发现CD11c+嗜酸性粒细胞亚群在生存期较长的患者中有所增加。总体而言，这种自动化的计算方法可以用来以客观且可重复的方式分析临床多中心细胞术数据。此外，我们还发现了评估NSCLC患者ICB治疗期间预后的潜在动态生物标志物，包括NLR、CD8+ T细胞和CD11c+嗜酸性粒细胞的变化。这为进一步的研究奠定了基础，强调了需要在更大规模、更多样化的患者群体和独立数据集中验证该统计流程和生物标志物的可靠性和普适性。