肿瘤免疫疗法是一种利用人体自身免疫系统对抗癌症的治疗方法，已在多种不同癌症类型患者的临床治疗中表现出显著优势。但由于个体异质性较大，免疫疗法的临床获益仅限于部分患者。因此，目前急需准确的生物标记物，帮助医生对不同患者进行更有针对性的治疗。肿瘤突变负荷（TMB）是常见的预测免疫治疗反应的生物标志物之一，其能够反应单位基因组编码区的突变数量。

2020年，美国食品和药物管理局（FDA）批准了靶向PD-1的免疫检查点抑制剂（ICI）pembrolizumab，单药治疗高肿瘤突变负荷（TMB-High，组织TMB≥10个突变/Mb）的实体瘤患者。虽然已获批，但在不同癌症类型中，TMB-High作为免疫治疗应答分层生物标志物的有效性存在显著差异，只能对部分癌症中的ICI应答者进行分层。近期研究表明，在TMB与CD8+ T细胞浸润水平相关的癌症类型中，TMB-High可以对免疫检查点阻断剂（ICB）应答者进行分层。基于上述研究结果，有研究人员认为不同癌症类型中肿瘤微环境（TME）的免疫活性差异决定了TMB分层能力（TMB效力）的差异，进而决定TMB能否预测特定癌症类型的ICI反应。 

为验证这一假设，美国国立卫生研究院（NIH）国家癌症研究所的研究团队在Cancer Research杂志上发表题为“Immune determinants of the association between tumor mutational burden and immunotherapy response across cancer types”的文章。研究团队检测了TCGA中31个具有不同癌症类型TME特征的免疫相关因子水平，并将其与2,277名接受ICI治疗（抗PD-1/抗PD-L1）患者的TMB和反应数据相结合，在14种不同癌症类型中确定了决定TMB效力的关键免疫因子。结果显示，TME中高水平的M1巨噬细胞和低静息的树突状细胞表征了具有高TMB效力的癌症类型。此外，基于这两种免疫因子的模型也准确预测了特定癌症类型中的TMB影响。 

研究团队首先整理了已公开的最大群体ICI治疗项目中2277名患者的反应、TMB以及人口统计学信息，包含14种癌症类型。为了解每种癌症类型中TMB-High患者与ICI反应之间的关联，研究团队计算了TMB-High与低肿瘤突变负荷（TMB-Low）患者之间的总生存期（OS）差异，即每种癌症类型的生存风险比（HR）。（图 1A）

结果显示，在14种癌症类型中有8种癌症的HR明显小于1（以FDR<0.1为显著性阈值），表明TMB-High患者的总体存活率较高，但其HR在不同癌症类型之间差异较大。此外，研究团队还使用肿瘤反应状态重复了该分析，并计算了TMB-High与TMB-Low患者之间客观反应率（ORR）的比值比（OR），发现11 种癌症类型中有5种癌症OR显著大于1（P<0.05，图1B），证明TMB-High患者在部分癌症类型中的反应率较高，这与之前的研究发现一致^[1]。

图1. 不同癌症类型的TMB的ICI治疗反应。来源：Cancer Research 

接下来，研究团队从TCGA数据库中挖掘了上述14种癌症类型的全外显子组测序和RNA测序数据，量化了与ICI应答相关的31种不同免疫相关因子的平均水平，并计算了每种免疫因子的平均水平与OS、ORR、无进展生存期（PFS）三种TMB效力指标之间的相关性（图2A和2B）。结果显示，四种免疫因子显示出与TMB效力之间的相关性（图2C），其中M1巨噬细胞水平和肿瘤纯度水平与TMB呈正相关（图3D）；PD-L1组合阳性评分和静息树突细胞与TMB呈负相关（图3D）。

图2. 与TMB分层能力相关的免疫因子。来源：Cancer Research 

研究团队分别基于OS、PFS、ORR建立了多变量线性模型，根据上述四种免疫相关因子预测给定癌症类型的TMB效力，并进行验证。结果显示，M1巨噬细胞和静息树突细胞水平对TMB效力的影响较大（图3A），剩余两个免疫相关因子对TMB效力无影响。

进一步，研究团队依据M1巨噬细胞、静息树突细胞水平设计了一个双特征线性模型，并将其扩展到其他没有TMB和ICI数据的癌症类型中。结果表明，该模型成功预测了9种癌症类型的TMB效力，其中8种癌症类型的TMB效力大于在肺癌中观察到的TMB效力（图3B和3C）。有趣的是，研究团队发现宫颈鳞状细胞癌可能是以TMB-High作为生物标志物的癌症类型，因为它具有最高的总体免疫治疗缓解率。

 图3. 预测不同癌症类型的TMB分层能力。来源：Cancer Research 

[1]. McGrail, D. J., Pilié, P. G., Rashid, N. U., Voorwerk, L., Slagter, M., Kok, M., ... & Lin, S. Y. (2021). High tumor mutation burden fails to predict immune checkpoint blockade response across all cancer types. Annals of Oncology, 32(5), 661-672.

[2]. Sinha, N., Sinha, S., Valero, C., Schaffer, A. A., Aldape, K., Litchfield, K., ... & Ruppin, E. (2022). Immune determinants of the association between tumor mutational burden and immunotherapy response across cancer typesDetermining the ability of TMB to predict ICB response. Cancer Research.

https://aacrjournals.org/cancerres/article/doi/10.1158/0008-5472.CAN-21-2542/694236/Immune-determinants-of-the-association-between