肾细胞癌的免疫疗法：未来就是现在

Immunotherapy in Renal Cell Carcinoma: The Future Is Now

Deleuze A, Saout J, Dugay F, Peyronnet B, Mathieu R, Verhoest G, Bensalah K, Crouzet L, Laguerre B, Belaud-Rotureau MA, Rioux-Leclercq N, Kammerer-Jacquet SF. Immunotherapy in Renal Cell Carcinoma: The Future Is Now. Int J Mol Sci. 2020 Apr 5;21(7):2532. doi: 10.3390/ijms21072532. PMID: 32260578; PMCID:

肾细胞癌的免疫疗法：未来就是现在

肾细胞癌是泌尿系统癌症的第三种类型，预后不良，30% 的转移性患者在诊断时。抗血管生成药和靶向免疫疗法导致治疗重塑，强调肿瘤微环境的作用。然而，长期反应很少见，耐药率很高。正在出现提高疗效的新策略，并且正在对新兴药物进行评估。随着治疗方案的不同，迫切需要识别生物标志物以预测药物的疗效并更好地对患者进行分层。由于程序性死亡配体 1 (PD-L1)、研究最多的免疫组织化学生物标志物和肿瘤突变负担的局限性，鉴定更可靠的标志物是一个未满足的需求。新技术可以帮助实现这一目标。 肾细胞癌是第三大泌尿系统癌症，占女性所有癌症的 3%，男性占 5%，全球发病率约为 400,000 例 [ 1  ]。预后较差：30% 的患者在诊断时发生转移，其余患者中几乎 30% 会在随访期间发现转移 [ 2  ]。 透明细胞肾细胞癌 (ccRCC) 占 RCC 的绝大部分（约 75%）。其他组织学主要包括乳头状 (20%) 和嫌色 RCC (5%)。其他实体非常罕见，包括易位相关 RCC、髓质 RCC 和集合管癌。基于不同病理特征的组织学实体呈现不同的分子改变。事实上，ccRCC 的特点是VHL基因（一种肿瘤抑制基因）的频繁改变，通过HIF调节的基因（如VEGF）的转录导致血管生成[ 3  , 4  , 5  , 6  , 7  ]。

非 ccRCC (nccRCC) 代表一个异质组，其中最常见的是乳头状、嫌色性 RCC 和易位 RCC。乳头状 RCC (pRCC) 包括具有惰性结果的肿瘤（1 型）和更具侵袭性的肿瘤（2 型）[  8  ]。1 型和 2 型 pRCC 通常具有频繁的MET改变。然而，SETD2、CDKN2A、EGFR、NF2和TERT的改变已在 2 型中进行了描述，并表明 MAP 激酶途径的激活、细胞周期和染色质重塑的失调 [  9  ]。嫌色肾细胞癌 (cRCC) 很少发生转移，并以线粒体改变为特征，经常突变p53和激活 mTOR 通路 [  9 ]。易位 RCC (tRCC) 港基因融合涉及TFE3和TFEB，它们是 MiTF 家族的成员 [  10  ]。这些转录因子有多个伙伴，主要涉及信使RNA剪接 。

其他实体占肾肿瘤的不到 2%。集合管癌被描述为具有高淋巴细胞浸润的免疫原性肿瘤，这是由于参与 T 细胞活化和增殖的基因上调所致 [  12  ]。肾髓样癌出现了与染色质重塑复合物有关的频繁丢失INI1 ( SMARCB1 ) [  13  ]。在家族性 RCC 综合征中，遗传性平滑肌瘤病和肾细胞癌 (HLRCC) 综合征患者具有富马酸水合酶(FH) 种系突变并发展为临床侵袭性肿瘤 [  14  ]。FH _通过使酶失活而发生的突变改变了克雷布斯循环的功能。 肉瘤样成分可以在所有组织学亚型中发现，并显示增加的肿瘤突变负荷 (TMB) 与p53、CDKN2A和NF2突变的高频率以及涉及染色质重塑的基因，如ARID1A和BAP1 [ 15  ]。

在过去的 20 年中，转移性 RCC 的治疗和管理发生了根本性的变化 [  16  ]。最初，使用细胞因子的第一代免疫疗法：白介素或干扰素是标准方法，但效果不佳 [  17  ,  18  ]。酪氨酸激酶抑制剂的开发，主要是血管内皮生长因子 (VEGF) 受体抑制剂，在很大程度上改善了无进展生存期 (PFS) 和总生存期 (OS) [  19  ] 的预后。

免疫检查点抑制剂 (ICI) 单独或联合出现（抗细胞毒性 T 淋巴细胞抗原 4 (CTLA4) 和抗程序性死亡 1 (PD-1)）显示出有趣的结果 [  20  ,  21  ]。靶向免疫疗法是抗血管生成药物的替代疗法，因为 ccRCC 也被认为是一种具有大量免疫细胞（如肿瘤浸润淋巴细胞 (TIL)）的免疫原性肿瘤 [  22  ,  23  ,  24  ]。最近的试验提出抗血管生成与靶向免疫治疗结合以克服耐药性，强调肿瘤微环境 (TME) 的作用，这种策略目前是一线治疗的一种选择 [  25  ,  26  ]。

ICI 的耐药机制可以是原发性或先天性的，也可以是继发性的或获得性的 [  27  ]。它们包括新抗原丢失、抗原呈递缺陷、替代免疫检查点和干扰素信号传导缺陷。干扰素-γ 是通过增强程序性死亡配体 1 PD-L1 表达和诱导免疫抑制分子表达来产生抗药性的主要机制 [  28  ]。其他免疫检查点如 TIM-3、LAG-3 和 TIGIT 通过抑制抗肿瘤免疫反应在耐药中发挥作用 [  29  ]。新的治疗方法试图克服这些耐药机制，并在正在进行的试验中进行评估。

识别生物标志物是更好地选择治疗方法、降低成本和提高转移性肾癌患者生存率的关键。然而，研究最多的生物标志物的局限性：PD-L1 免疫组织化学和 TMB 使得鉴定稳健标志物成为必要。新技术可以帮助实现这一目标。

在这篇综合综述中，我们将讨论：1. RCC 中 TME 的特异性，2. 近期试验结果的治疗更新，3. 正在进行的试验中使用的新兴药物，4. 预测性生物标志物和 5.新技术。

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2. 肾细胞癌肿瘤微环境的特异性

2.1。血管成分

血管生成已被描述为在 RCC 的进展中起重要作用并导致内皮细胞的募集。最近的数据表明，TME 中的内皮细胞不同于正常的内皮细胞 [  30  ]。秋野等人。发现三分之一的内皮细胞新鲜从 RCC 分离 [  31  ] 中的非整倍性。这值得进一步研究，因为它可能会影响对抗血管生成药物的反应。此外，Edeline 等人。证明了两种不同的血管生成表型，描述为成熟和不成熟。这两种模式可以在同一肿瘤中共存，表明血管成分的异质性 [  32 ]。杜菲斯等人。在实验性肿瘤中证明舒尼替尼刺激了淋巴管的发育。事实上，这些血管对于免疫细胞的募集至关重要 [  33  ]。

2.2. 免疫成分

PD-L1 的表达在 RCC 中广泛存在，表明 PD-1/PD-L1 检查点在肿瘤细胞异常表达中的重要作用。事实上，在 23% 的 ccRCC、10% 的 pRCC、5.6% 的 cRCC、30% 的 t RCC 和 20% 的集合管癌中报告了 PD-L1 表达 [  34  ,  35  ]。最近在 RCC 中发现了 PD-L1 基因座 9p24.1 的扩增，其中肉瘤样成分导致 PD-L1 组成型表达 [  36  ]。

免疫区室主要包括具有复杂相互作用的T细胞、NK细胞、B细胞、巨噬细胞和树突状细胞。最近，Chevrier 及其同事使用质谱流式细胞仪从 73 个 RCC 中编制了免疫细胞图谱，识别出 22 个 T 细胞和 17 个肿瘤相关巨噬细胞表型，在肿瘤之间具有不同的免疫成分 [  37  ]。一些巨噬细胞如 M-11 或 M-13 与较差的预后相关，并可能构成新的靶点。T 细胞 (CD8+) 的表型与免疫检查点（PD-1、LAG-3、Tim-3）的表达有关，在 40 例 RCC 的队列中，免疫调节的特征更具侵袭性 [  38 ]。B 细胞在 TME 中的作用以及抗肿瘤和促肿瘤作用尚不清楚。在 ccRCC 中，通过免疫组织化学鉴定的 B 细胞密度与预后不良有关 [  39  ]。此外，B 细胞特征与癌症基因组图谱 (TCGA) ccRCC 队列中的不良预后相关。B 细胞可以通过不同的机制发挥促肿瘤功能，例如分泌影响 T 细胞和巨噬细胞的免疫调节细胞因子。

为了了解 nivolumab 的免疫调节作用，Chouieri 等人。探讨了 mRCC ( n = 91) 在筛选和治疗时的形态和分子变化 [  40  ]。免疫组织化学分析显示 CD3+、CD8+ 和 CD4+ 淋巴细胞增加。PD-L1在肿瘤细胞中的表达没有观察到一致的变化。转录分析确定了受干扰素 γ 刺激的基因上调，外周血中相关趋化因子水平较高。一个研究案例报告了转移性 ccRCC 中 nivolumab 后组织学完全缓解 [  41  ]。治疗后仅检测到纤维化变化和CD8+淋巴细胞。

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3. 肾细胞癌的治疗更新

3.1。一线治疗

ICI 与酪氨酸激酶抑制剂一起是肾癌治疗领域的新支柱， 图1 . ICI 或 ICI 与 TKI 的创新组合现在是治疗策略的一部分，并且基于最近发表的一线 III 期试验结果， 表格1 [  20、25、26、42  ] 。_  _  _  _  _

图1

欧洲泌尿外科协会肾细胞癌指南。IMDC = 国际转移性肾细胞癌数据库联盟；OS = 总生存期；牛津证据水平：[1b] = 基于一项随机对照 3 期试验；[2a] = 基于一项随机对照 2 期试验；[2b] = 随机对照 3 期试验的亚组分析；[  4  ] = 专家意见。a = 没有证明操作系统的好处。

Checkmate 214 试验证实了在根据国际转移数据库联盟 (IMDC) 风险模型 [ 20  ]的中度或差预后风险患者的一线转移性 ccRCC 中，nivolumab 和 ipilimumab 联合与舒尼替尼的益处。客观缓解率 (ORR) 分别为 42% 和 27%，完全缓解率 (CRR) 分别为 11% 和 1% ( p < 0.001)。在 PFS 方面没有观察到差异。最近的更新显示，在 30 个月的随访后 OS 显着增加，有利于 nivolumab（抗 PD-1）加 ipilimumab（抗 CTLA4）组合（60% 对 47%；HR：0.66；CI 0.54 至0.80；p < 0.0001) [  43  ]。

最近的更新还强调了 ICI 和 TKI 结合的好处。在主题演讲 426 中，派姆单抗（抗 PD-1）加阿西替尼在 12 个月的随访中显示出 OS 方面的益处（90% 对 78%；HR：0.53；CI：0.38–0.74；p < 0.0001）领先以食品和药物管理局 (FDA) 的第一线协会批准 [  26  ]。Javelin 101 Renal 在 PD-L1 阳性人群中比较 avelumab（抗 PD-L1）加阿昔替尼与舒尼替尼（定义为肿瘤区域内阳性免疫细胞染色 > 1%），显示 PFS 更长，分别为 13.8 个月和 8.4 个月（HR = 0.69；95% CI，0.56 至 0.84；p < 0.001）和 ORR 改善（55.2% 对 25%）[  25 ]。经过 12 个月的随访，两组的 OS 没有显着差异。同样，IMmotion 151 试验通过免疫组织化学 (IHC) 探索了 atezolizumab（抗 PD-L1）和贝伐单抗在 PD-L1 表达方面的关联，肿瘤浸润免疫细胞的截止值为 1% [  42  ]。PFS 分别为 11.2 个月和 8.4 个月（HR = 0.74；98.5% CI，0.57 至 0.96；p = 0.02），但在 24 个月的随访中 OS 没有统计学差异。

在最近发布的 III 期试验中，IMDC 患者的分布不同 [  20  ,  25  ,  26  ,  42  ]。例如，Checkmate 214 试验侧重于中低风险人群。由于 Keynote 426 试验的很大一部分患者来自美国和西欧以外的地区，因此招募的地理位置可能会产生影响。最后，RR 和 PFS 不是严格可比的。而且，后续的时间还很短，现阶段很难正式结束。

考虑到试验人群之间的差异以及缺乏成熟的 OS，一线治疗的选择可能具有挑战性。迄今为止，治疗决策指南依赖于 IMDC 风险模型对未经治疗的 mRCC 或先前接受过一线靶向治疗的患者进行分层 [  16  ,  44  ]。然而，随着 ICI 联合疗法的出现，这种分类的意义仍不清楚，在缺乏前瞻性验证的生物标志物的情况下，患者特征仍然是主要指标。事实上，大量的合并症可能会影响治疗选择，应该面对 ICI 和 TKI 的安全性。

3.2. 二线治疗

二线及以上治疗的选择取决于先前接受的治疗。在抗血管生成后进展的情况下，比较 nivolumab 和依维莫司的 Checkmate 025 试验显示，nivolumab 组的中位 OS 有所改善（25 个月与 19.6 个月；HR = 0.73；98.5% CI，0.57 至 0.93；p = 0.0018）[  45  ]。值得注意的是，IHC 的 PD-L1 表达与较差的生存率相关，但不能预测 nivolumab 的疗效。一线 ICI 后，欧洲泌尿外科协会推荐任何抗血管生成药物，相关性较低 [  16 ]。然而，由于近期结果的发布，在一线环境中 ICI 和 TKI 组合后的最佳治疗方案尚无前瞻性验证数据。

3.3. 辅助治疗

最后，几项正在进行的 III 期试验正在研究 ICI 单独（atezolizumab、Pembrolizumab、nivolumab 和 tremelimumab）或联合（nivolumab + ipilimumab）在具有挑战性的围手术期和辅助治疗中的疗效。不出所料，没有 ICI 加 TKI 的组合正在评估中，因为 S-TRAC 试验是唯一显示辅助舒尼替尼对局部晚期高风险 ccRCC 有益的试验 [  46  ]。

3.4. 非透明细胞肾细胞癌

与 ccRCC 不同，nccRCC 的管理仍不清楚，临床试验是首选 [  47  ]。事实上，nccRCC 治疗的前瞻性数据很少，试验表明，与 ccRCC 相比，抗血管生成治疗的疗效较低，对 PFS 和 OS 的预后都有影响 [  48  ]。在最近一项包括 41 名患者的回顾性试验中，nivolumab 似乎证明了其有效性和良好的安全性 [  49 ]。事实上，ORR 为 20%，中位 PFS 为 3.5 个月（95% CI；1.9-5.0 个月）。未达到中位 OS，从开始 nivolumab 治疗开始的 10 个月时间点的总生存率为 68%。在 ccRCC 之后，一些单独或与 TKI 联合评估 ICI 靶向药物的试验目前正在 nccRCC 中招募，不区分实体，如图所示 表 2 和 表3 . 有趣的是，在 pRCC 中专门评估了 durvalumab 和 savolitinib (MET TKI) 的组合。同样，在 tRCC 中研究了纳武利尤单抗加阿西替尼。值得注意的是，使用新兴药物或疫苗策略的正在进行的试验包括非限制性 RCC 纳入标准下的事实上的 nccRCC， 表 4 .

4. 正在进行的试验中的新兴药物包括肾细胞癌

4.1。抑制性免疫检查点

T细胞的无能通常被理解为涉及免疫突触中免疫检查点的信号的连续转导的结果， 图 2 . 如果 CTLA4 和 PD-1 是最常见且研究充分的，那么其他正在出现并可能暗示对传统 ICI 的耐药性，并在包括 RCC 在内的临床试验中进行评估，如 表 2 和 表3 .

图 2

T 细胞活化或抑制是 TCR 识别 MHC 肽后整合和连续的细胞内信号级联的结果。缩写：GITR = 糖皮质激素诱导的 TNF 受体，ICOS = 诱导型共刺激物，OX40 = CD134，TCR = T 细胞受体，PD1 = 程序性死亡 1，CTLA4 = 细胞毒性 T 淋巴细胞抗原 4，LAG3 = 淋巴细胞相关基因3、TIM3 = T细胞免疫球蛋白和粘蛋白结构域3，TIGIT = T细胞免疫球蛋白和ITIM结构域，VISTA = T细胞激活的V结构域免疫球蛋白抑制剂。

淋巴细胞相关基因 3 (LAG3) 是一种跨膜蛋白，主要在活化的 T 细胞和自然杀伤 (NK) 细胞中表达，如图所示 图 2 [  29  ]。LAG3 位于 T 细胞上。它与 CD4 具有结构同源性并结合其配体，即具有更高亲和力的主要组织相容性复合物 II 类 (MHCII)。此外，LAG3 阻断导致干扰素 γ (INFγ)、肿瘤坏死因子 α (TNFα) 和促炎白细胞介素的产生增加 [  50  ]。

其他 ICI 正在出现。其中，T细胞免疫球蛋白和粘蛋白结构域3（TIM3）在多种免疫细胞上表达。TIM3 通过抑制 T 细胞活化来促进免疫耐受，主要是通过上调细胞凋亡 [  51  ]。有趣的是，与 PD-1-PD-L1 阻断、逆转 T 细胞耗竭和改善抗肿瘤免疫反应可能有协同作用 [  52  ]。

T 细胞免疫球蛋白和 ITIM 结构域 (TIGIT) 主要存在于 TIL 上，通过破坏白细胞介素的产生和抗原呈递细胞 (APC) 的成熟来抑制免疫 [  53  ]。两种配体 Nectin-2 和 CD155 在从肿瘤到免疫细胞的各种细胞类型中表达。在 B7-H3 通路中观察到 T 细胞耗竭方面的类似结果 [  54  ]。

T 细胞活化的 v 域免疫球蛋白抑制因子 (VISTA) 主要在髓源性抑制细胞 (MDSC) 和 APC 上表达，并下调 T 细胞活化 [  55  ]。值得注意的是，VISTA 阻断剂似乎抑制了调节性 T 细胞免疫抑制功能 [  56  ]。

4.2. 共激活免疫检查点

肿瘤特异性 T 细胞介导的免疫反应由抑制和共刺激信号平衡。如果 ICI 主要用于恢复免疫反应，则开发激动剂药物以增加共刺激信号并刺激免疫反应，如图所示 图 2 . 与 ICI 一样，在正在进行的试验中使用了几个共同激活的免疫检查点， 表 2 和 表3 .

在 T 细胞上，已知 CD28 在 TCR 识别主要组织相容性复合物 (MHC) 后结合 CD80/86 时会传递激活信号。主要位于 CD4+ T 细胞上的诱导型共刺激物 (ICOS) 与 CD28 一样属于免疫球蛋白家族，并产生炎性细胞因子。其胞浆内结构对磷酸肌醇 3-激酶 (PI3K) 有很强的亲和力，有利于淋巴细胞中的增殖信号 [  57  ]。

肿瘤坏死因子 (TNF) 受体超家族由一组参与炎症过程的可溶性和跨膜受体代表，能够结合多种配体，如 TNFα、TNFβ 和 OX40 配体 [  58 ]。当结合其配体时，OX40 通过上调促炎细胞因子和抗凋亡分子促进 T 细胞增殖和存活，特别是 CD4+ 和 CD8+ T 细胞。其他成员 TNF 受体如 CD40、CD27 和 4-1BB 有助于增加细胞毒性 T 细胞介导的细胞凋亡或记忆细胞分化反应。已知糖皮质激素诱导的 TNF 受体 (GITR) 位于 CD4+ 和 CD8+ T 细胞上，主要位于 FoxP3+ 调节性 T 细胞上，它通过减弱免疫抑制性调节性 T 细胞的效应活性来增强对肿瘤的免疫力 [  59  ]。

4.3. 代谢途径

代谢变化通过提供免疫抑制代谢物和促进缺氧条件下的肿瘤生长来影响 TME，如 图 3 [  60  ]。多种酶已被确定为细胞毒性 T 细胞免疫反应的关键调节剂，并且正在临床试验中进行评估，如 表 2 和 表3 .

图 3

肿瘤微环境通常被定义为肿瘤细胞与驻留和浸润宿主细胞、分泌因子和细胞外基质蛋白相互作用的共存。其中，免疫抑制细胞通过趋化性被招募到肿瘤微环境中，负责增强免疫调节细胞因子的产生和降低必需氨基酸的可用性，从而为肿瘤生长创造有利条件。MDSC = 骨髓来源的抑制细胞；T 细胞 = T 淋巴细胞；T-reg = 调节淋巴细胞；M2 = 2型巨噬细胞；DC = 树突状细胞；TGBß = 肿瘤生长因子 ß；A2aR = 腺苷 2a 受体；ATP = 三磷酸腺苷；AMP = 腺苷一磷酸；IL10 = 白细胞介素-10；MHC = 主要组织相容性复合体；PD1 = 程序性死亡蛋白 1；PDL1 = 程序性死亡配体 1；IDO1 = 吲哚胺 2,3 双加氧酶 1；CTLA4 = 细胞毒性 T 淋巴细胞抗原-4；CCL22 = CC 基序趋化因子配体 L22；CCR4 = CC基序趋化因子受体4；M1 = 1 型巨噬细胞；INFγ = 干扰素γ；TNFα=肿瘤坏死因子α。

其中，吲哚胺 2,3 双加氧酶 1 (IDO1) 是一种胞内酶，可催化色氨酸转化为犬尿氨酸 [  61  ]。虽然在基质细胞和树突细胞中生理表达，但在 MDSC 和肿瘤细胞中过度表达。IDO1 表达诱导的色氨酸消耗导致 T 细胞衰竭和凋亡。此外，高浓度的犬尿氨酸可促进免疫耐受树突状细胞和调节性 T 细胞增殖 [  62  ]。

腺苷是一种嘌呤碱基，已知可结合 G 蛋白偶联腺苷受体，在活化的免疫细胞中上调 [  63  ]。腺苷 2a 受体 (A2aR) 触发腺苷酸环化酶活性的上调，导致环磷酸腺苷 (cAMP) 浓度增加。它通过多种机制对免疫细胞产生深远的免疫调节作用，包括 TCR 信号传导中的 ZAP70 抑制、IL2 下调、调节性 T 细胞上 FoxP3 表达增强和 TGFß 显着分泌 [  64  ]。

如前所述，TME 通过重新编程代谢过程获得免疫抑制特征。精氨酸是免疫细胞和肿瘤细胞中的一种必需氨基酸，显示出高水平的精氨酸酶 [  65  ]。精氨酸酶抑制剂目前正在与几种 ICI 联合进行评估， 表3 .

4.4. 其他策略

免疫治疗中的各种创新策略被应用于 RCC。组蛋白构象影响转录，并通过磷酸化、苏木酰化、泛素化、乙酰化和去乙酰化进行调节 [  66  ]。组蛋白去乙酰化酶 (HDAC) 抑制剂可改变染色质的可及性，并在周期停滞和细胞凋亡中发挥关键作用，最终可增强肿瘤抗原释放并通过 APC 和 T 细胞启动间接改善抗原呈递 [  67  ]。在 RCC 中，恩替司他、帕比司他和西达本胺正在与 ICI 或 TKI 联合进行评估，如 表 2 和 表3 .

在癌症中测试了几种疫苗策略，其共同目标是上调肿瘤新抗原暴露于免疫系统，特别是通过 T 细胞启动期改善 [  68  ]。目前，正在研究三种广泛的疫苗类型，包括基于 DNA/RNA、基于肽和基于细胞的疫苗，在 RCC 中取得了令人鼓舞的结果。溶瘤病毒是有趣的替代品，旨在感染肿瘤细胞并劫持细胞机器以诱导转基因表达。

嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞是经过基因工程改造的 T 细胞，可产生结合抗原结合和 T 细胞激活功能的人工 T 细胞受体。在 RCC 中，肿瘤异质性阻碍了 CART 细胞的使用。CAR T 细胞目前在肾细胞癌中进行测试，靶向各种抗原，如 ROR2、AXL、CD70、VEGFR2、MET 或 CAIX，如在 表3 . 此外，临床前数据表明将 CAR T 细胞与 TKI 或放疗相结合的基本原理 [  69  ]。

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5. RCC 中的预测性生物标志物

5.1。临床生物标志物

IMDC 风险模型包括六个临床和生物学变量（Karnofsky 表现状态差、诊断和治疗之间不到 1 年、低血红蛋白浓度、高血小板计数、高中性粒细胞计数和高血清钙），并已在 ccRCC 和nccRCC [  70  ,  71  ]。然而，这种分类在 nccRCC 中的使用受到限制，因为该组是异质的，并且每组中的样本都很小。该指南分为有利和中等或低风险疾病，如 图1 [  16  ]。例如，在 nivolumab 加 ipilimumab 治疗下，中危或低危疾病患者的临床结果更好 [  20  ]。相反，患有有利风险疾病的患者对舒尼替尼的反应更好。这些结果表明了一种独特的潜在生物学。

5.2. 免疫组化生物标志物

研究最多的免疫组化生物标志物 PD-L1 未能证明对转移性 RCC 的预测能力 [  20  ]。如果在 ccRCC 和 nccRCC 中都被证明是不良预后因素；事实上，它区分患者和反应良好的能力值得怀疑 [  35  ]。PD-L1 使用的局限性已得到很好的描述，包括肿瘤内异质性、临界值的可变性以及原发性和转移性部位之间的异质性表达等 [  72  ]。

关于 PD-L1 作为生物标志物的矛盾和未解决的问题也揭示了肿瘤与免疫反应之间复杂的相互作用，如图所示。 图 3 . 包括其他免疫抑制因子（如 TGFβ 或 IDO-1）在内的综合免疫表型以及对免疫细胞的更好表征可能是寻找预测性生物标志物的又一步。有趣的是，在 15 名转移性 RCC 患者的队列中，纳武单抗应答者的内皮细胞中 IDO-1 表达较高 [  73  ]。这导致周围肿瘤组织中色氨酸的流入减少，从而导致肿瘤增殖减少。

5.3. 转录组分析

Beuselink 及其同事首先对接受一线舒尼替尼治疗的转移性 ccRCC ( n = 53)患者进行了聚类转录组分析[  74  ,  75  ]。哈基米等人。在接受帕唑帕尼或舒尼替尼 ( n = 453)的 COMPARZ 试验中纳入的患者的 ccRCC 中进行了相同的分析，并确定了四个相似的集群 [  75  ]。簇 3 具有最佳预后，高血管生成基因表达与抗血管生成治疗的更好结果相关，并且与 Beuselinck 等人报道的 ccrcc2 簇相似。[  76 ]。值得注意的是，PBRM1 突变经常与血管生成基因表达相关。簇 4 的预后较差，与 ccrcc4 相似，免疫通路上调。有趣的是，ccrcc4 在肉瘤样分化的肿瘤中富集，PD-L1 频繁表达 [  77  ]。簇 1 和 2 是中间簇，血管生成和免疫基因的表达较低。正如在膀胱癌中提出的那样，这些不同的研究可能会形成一个共识分类[  78  ]。

McDermott 及其同事从 IMmotion 150 试验：IMmotion 151 之前的 2 期试验 atezolizumab（抗PD- L1) 单独或联合贝伐单抗（抗 VEGF）与舒尼替尼 [  76  ]。有趣的是，高T效应子/IFNγ特征与atezolizumab加贝伐单抗的更好结果相关，而高骨髓炎症特征与atezolizumab单独治疗组的存活率降低相关。

5.4. 肿瘤突变负担和错配修复缺陷

TMB 基于肿瘤基因组每个编码区域的突变总数。高突变负荷有利于形成增强肿瘤免疫反应的新抗原 [  79  ]。该生物标志物最初未能识别 ccRCC 中免疫治疗的反应者，但仍在评估中 [  80  ,  81  ]。然而，该标记的局限性可能是由于技术要求，例如覆盖率、DNA 量和分析时间以及缺乏标准化。

即使 RCC 不属于遗传性非息肉病性结肠癌 (HNPCC) 或 Lynch 综合征，也经常观察到导致微卫星不稳定的错配修复 (MMR) 蛋白丢失 [  82  ]。MMR缺陷型肿瘤表现出更高的突变率，但在特定基因上。在 RCC 中，根据 MMR 状态对免疫治疗反应的数据仍在进行中。

5.5. 肠道微生物组

由环境条件以及生态系统中微生物和宿主基因组的集合定义的肠道微生物组似乎会影响对 ICI 的反应。事实上，抗生素的使用可能会对反应产生不利影响。事实上，德罗萨等人。证明在治疗开始后一个月内接受抗生素治疗的 mRCC 患者的生存期较短且疾病进展率较高 [  83  ]。事实上，与抗生素相关的生态失调会影响微生物组，并可能降低 ICI 的活性。相反，他们发现一些细菌，如B. salyersiae或A. muciniphila可以恢复 ICI 的功效。

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6. 未来方向

6.1。微环境细胞群计数器

微环境细胞群计数器（MCP 计数器）旨在根据转录组数据评估 TME 中免疫细胞和基质细胞的比例 [  84  ]。他们将肿瘤分为四个分子 TME 亚组：免疫浸润、T 和 NK 淋巴细胞、MCH1 表达和成纤维细胞浸润。这种分类可以明智地应用于以前的转录组数据。

6.2. 单细胞技术

免疫疗法的开发和正确使用依赖于对肿瘤组成的详细了解。然而，这一目的受到肿瘤内异质性的阻碍，这在 ccRCC 中被证明是广泛的 [  85  ]。不过，随着单细胞技术的最新发展，我们现在可以通过表征肿瘤内的每个单独细胞来规避肿瘤内异质性并将其整合到肿瘤学分析中 [  86  ]。在 RCC 中，Kim 和合作者进行了单细胞 RNA 测序，以研究成对的原发性 RCC 和肺转移的肿瘤内异质性 [  87 ]。药物靶标通路的激活证明了原发部位和转移部位之间以及肿瘤细胞之间的相当大的变异性。这项研究鼓励使用单细胞 RNA 测序来更好地表征细胞群并有利于发现新的生物标志物。

6.3. 3D文化模型

ccRCC 的 3D 培养模型可以代表基于保留 TME 基质成分的组织切片的良好临床前模型 [  88  ]。这些模型已经用于 TKI 靶向治疗，越来越多地被认为是监测免疫治疗反应的潜在平台 [  89  ]。最近的研究确实报道了在肿瘤切片器官培养物上应用免疫调节分子后产生的主动免疫 TME，为他们研究 3D 离体肿瘤模型开辟了道路 [  90 ]。有趣的是，肿瘤衍生的类器官的共培养物富含淋巴细胞，导致 Dijkstra 和合作者最近证明了通过外周血淋巴细胞和结直肠癌衍生的类器官共培养产生肿瘤反应性 T 细胞 [  91  ]。这些前体方法将允许更多地了解免疫逃逸机制并确定相关的预测性生物标志物。

6.4. 成像

新的成像方法是非侵入性的，可在不同时间点评估 RCC。本施等人。证明正电子发射断层扫描 (PET) 成像能够将89 Zr 标记的 atezolizumab 定位到在原发性和转移性部位之间表达 PD-L1 的肿瘤 [  92  ]。肿瘤的摄取是异质的，临床反应与治疗前 PET 信号的相关性比与 PD-L1 免疫组织化学或 T 效应基因表达特征的相关性更好。此外，从计算机断层扫描推断出 CD8+ T 细胞浸润 [  93  ]。

6.5。循环肿瘤细胞

循环肿瘤细胞 (CTC) 是一种从血液循环中分离 CTC 的非侵入性方法 [  94  ]。挑战在于检测它们，因为通常的标记上皮细胞粘附分子 (EpCAM) 很少表达。这是由于肿瘤细胞通过上皮间质转化进行转分化 [  95  ]。针对膜碳酸酐酶 9 (CA9) 和 CD147 的抗体在很大程度上提高了 CTC 的检测率，从 17% 的 EpcAM 提高到 97% 的 CA9 和 CD147 标记物样本 [  96  ]。其他方法基于针对 VHL 基因改变的 RT-PCR 和与遗传和形态学分析相关的基于大小的血液过滤 [  97 ]。CTC 分析可用于选择患者进行由生物标志物指导的临床试验。表型可以在治疗下进化并及时调查以适应治疗策略。

7. 结论

肾细胞癌包括具有特定分子改变的不同实体。其中，最常见的ccRCC的特点是其血管生成和免疫原性TME，基质和免疫细胞之间存在复杂的相互作用。与肿瘤细胞一样，肿瘤内异质性存在于 TME 中，具有可变的分布和表型，因此有利于治疗耐药性。

在过去十年中，mRCC 患者的治疗选择迅速扩大，靶向免疫治疗成为新的基石。几种新兴药物旨在增强抗肿瘤免疫反应，并在正在进行的试验中进行测试。

随着可用的治疗选择越来越多，需要改进的生物标志物来更好地对患者进行分层，并确定患者的最佳选择和克服耐药性的治疗顺序。有前途的生物标志物，如基因表达特征或肠道微生物组正在评估中。预测性生物标志物的未来很可能依赖于反映 TME 复杂性的不同方法的组合。

我们希望，在未来，单细胞技术等新技术有助于揭示肿瘤内的异质性，识别预测性生物标志物并发现新的治疗靶点。