肌层浸润性尿路上皮癌根治术后MRD检测指导预后和治疗

术后循环肿瘤DNA（ctDNA）检测可识别复发风险较高的尿路上皮癌患者。基于临床肿瘤NGS平台构建的实用工具或可提高检测的可及性。IMvigor010是一项随机研究，比较了膀胱癌术后接受阿替利珠单抗辅助治疗与观察的结果。本研究分析了来自IMvigor010（NCT02450331）的残留样本，评估了广泛可及的Foundation Medicine全面基因组测序（CGP）平台作为跟踪ctDNA变异的来源。目前的方法通常涉及胚系样本收集，而这有时可能不可行。我们没有通过白细胞测序来过滤胚系和克隆性造血（CH）突变，而是应用生物信息学方法来选择肿瘤（非胚系/CH）变异用于分子残留病灶检测。使用肿瘤知情的策略，采用多重PCR- NGS方法检测术后ctDNA。在分析的396例患者中，潜在可治疗变异的发生率与预期的晚期疾病中的发生率相似 [13% FGFR2/3，20% PIK3CA，13% ERBB2， 37% TMB-H（≥10个突变/Mb）]。在观察组中，ctDNA阳性患者 [66/184（36%）] 的无病生存期 [DFS; 风险比（HR）= 5.77；95%置信区间（CI），3.84–8.67；P < 0.0001] 和总生存期（OS；HR = 5.81；95% CI，3.41-9.91；P < 0.0001）短于ctDNA阴性患者。在ctDNA阳性患者中，阿替利珠单抗组的DFS和OS（DFS HR = 0.56；95% CI，0.38–0.83；P = 0.003；OS HR = 0.66；95% CI，0.42–1.05）优于观察组。检测术后复发的临床灵敏度和特异性分别为58%（60/103）和93%（75/81）。本研究呈现了利用基于组织的FoundationOne® CDx CGP的个体化ctDNA检测，这是一种实用且具有潜在临床可扩展性的方法，可以在无需收集胚系样本的情况下，对接受切除术的肌层浸润性膀胱癌患者进行低水平的残留ctDNA检测。

研究背景

肌层浸润性膀胱癌（MIBC）采用根治性膀胱切除术和盆腔淋巴结清扫术治疗，但很大一部分患者会出现疾病复发，5年和10年无复发生存率分别为68%和66%。标准计算机断层扫描可用于检测复发和监测反应，但其监测潜力受到检测局限和评估多样性的限制。早期检测分子残留病灶（MRD）可在影像学之前识别复发，这可能有助于选择适合辅助治疗的患者。

过去，区分术后有残留病灶的患者与手术治愈的患者是一个挑战。确定生物标志物，以最好地选择根治性手术后进行辅助治疗的患者的需求尚未得到满足。现已确立术后循环肿瘤DNA（ctDNA）检测，用于各种早期癌症（包括膀胱癌、乳腺癌、肺癌、结直肠癌和结肠癌）检测MRD，预测患者的复发风险，灵敏度高。

对于膀胱癌，有令人信服的理由认为，根治性手术后检测MRD可以识别复发风险较高的患者，这些患者可能从辅助治疗中获益。IMvigor010的最新数据表明，基于基线组织全外显子组测序（WES）选择的ctDNA检测呈阳性的MIBC患者中，阿替利珠单抗辅助治疗组的无病生存期（DFS）和总生存期（OS）优于观察组。还表明了基于组织的免疫生物标志物与ctDNA阳性的相关性。

ctDNA检测的一个挑战是区分肿瘤来源与其他来源的变异 [如克隆性造血（CH）突变、胚系突变和测序伪影]。本研究使用来自IMvigor010试验的肿瘤组织样本，在缺乏匹配的正常组织样本的情况下，使用生物信息学方法，过滤掉胚系和CH突变，建立了一个临床可及的肿瘤NGS平台。将MRD检测基于全球可扩展的组织平台可以提高新兴MRD范式的可及性，创造利用切除病灶全面基因组测序（CGP）来指导精准辅助治疗的机会。

研究结果

临床队列特征

本研究评估了基于肿瘤知情CGP的个体化MRD评估和复发监测，该检测使用计算算法过滤掉非肿瘤来源变异，从而避免了与WES方法相关的胚系样本收集步骤。肿瘤来源变异用于在单个MRD时间点（中位术后11周）评估基于血浆的ctDNA水平（图1），中位随访28个月。IMvigor010试验入组了809例患者，包括观察组403例，阿替利珠单抗组406例 [意向治疗（ITT）人群]。473例患者符合CGP条件（占ITT人群的58%），最终，这473例患者中有396例被纳入生物标志物可评估人群（BEP），包括观察组184例，阿替利珠单抗组212例（图2）。BEP的基线临床特征在两组间非常平衡，并且与ITT人群相似。在术后时间点，ctDNA阳性人群包括观察组66例患者 [66/184（36%）] 和阿替利珠单抗组63例患者 [63/212（30%）]。ITT人群和BEP人群的生存结局相似。

图1. 肿瘤知情个体化ctDNA监测

图2. CONSORT流程图

膀胱癌患者基线CGP识别潜在可治疗变异和高TMB

两组396例MIBC患者的CGP分析揭示了潜在可治疗变异，包括 FGFR2/3 SV和融合（13%）、ERBB2 SV和扩增（13%）以及PIK3CA SV（20%）（图3A、B）。37%（145/392）的患者TMB-H（≥10个突变/Mb）。在这145例TMB-H患者中，只有5例MSI-H，3例状态未知，137例MSS。将CGP结果与真实世界转移性膀胱癌队列进行比较，发现了相似的分布，尽管PTEN [比值比（OR）= 0.30]、FGFR3（OR = 2.07）、TP53（OR = 0.62）和TERT（OR = 0.62)（全部P < 0.05）存在显著差异（图3C）。总之，该分析表明，MIBC患者存在多种潜在可治疗变异，包括FGFR2/3、ERBB2和PIK3CA变异，且很多患者TMB-H。

图3. 膀胱癌患者基线全面基因组测序识别潜在可治疗变异

可监测变异类型的特征及其在患者队列中的分布

个体化检测跟踪2-16个变异，包括癌症相关突变 [致病性突变或意义未明的突变（VUS）]和内含子或同义突变（非编码和同义突变），使可监测变异数量最大化。IMvigor010观察组和阿替利珠单抗组患者之间可监测变异的分布和数量相似（图4A）。每组可监测变异的中位数量为12。正如预期的那样，大多数ctDNA阳性患者出现疾病进展，这在观察组中更明显（图4B）。在129例ctDNA阳性患者中，107例（82.9%）出现疾病进展，其中观察组有60/66（90.9%），阿替利珠单抗组有47/63（74.6%）。所有样本中不同跟踪变异类型的血浆VAF分布相似（按类型划分的平均VAF：非编码和同义 = 2.53%，致病性 = 2.11%，VUS = 1.92%，Kruskal-Wallis检验显示差异不显著）（图4C），观察组和阿替利珠单抗组的MTM/mL值分布相似。在ctDNA阳性样本中检测到各种VAF的变异（范围0.01%–68.6%；中位 = 0.3%），并且所有样本中可监测变异类型分布相似，没有表现出明显的偏倚。总之，ctDNA阳性样本可见于设计的变异数量、VAF、变异类型和治疗组不同的一系列患者。

图4. 可监测变异类型及其在患者队列中的分布

ctDNA状态与患者结局的相关性证实ctDNA作为预后和预测生物标志物

观察组的DFS分析表明，ctDNA阳性患者的疾病复发风险高于ctDNA 阴性患者（图5A）。ctDNA阳性人群的中位DFS为3.0个月（95% CI，2.9–5.5），ctDNA阴性人群未达到（观察组DFS HR = 5.77；95% CI，3.84–8.67；P < 0.0001）。在观察组的66例ctDNA阳性患者中，有60例在分析时复发，阳性预测值为91%。在观察组的118例ctDNA阴性患者中，75例在分析时未复发，阴性预测值为64%。在本研究中，ctDNA检测发现影像学复发的临床灵敏度（对应真阳性率）为58%（观察组60/103），特异性为93%（观察组75/81）。观察组的OS分析表明，ctDNA阳性患者的死亡风险高于ctDNA阴性患者（图5A）。ctDNA阳性人群的中位OS为14.1个月（95% CI，10.5–23.0），ctDNA阴性人群未达到（观察组OS HR = 5.81；95% CI，3.41–9.91；P < 0.0001）。

图5. 在MIBC患者中，MRD检测可预测DFS和OS以及对阿替利珠单抗的反应

此外，在ctDNA阳性患者中，阿替利珠单抗辅助治疗组的DFS和OS优于观察组（图5A、B）。接受阿替利珠单抗辅助治疗的ctDNA阳性患者的中位DFS为5.9个月，而接受观察的ctDNA阳性患者的中位DFS为3.0个月（HR = 0.56；95% CI，0.38–0.83；P = 0.003）（图5A）。接受阿替利珠单抗辅助治疗的ctDNA阳性患者的中位OS为23.1个月，而接受观察的ctDNA阳性患者的中位OS为14.1个月（HR = 0.66；95% CI，0.42–1.05；P = 0.081）（图5B）。当ctDNA阳性人群按高TMB（≥10个突变/Mb）与低TMB（<10个突变/Mb）进行分层时，与DFS和OS相关性的方向、幅度和强度与基于队列功效（图5C）以及先前其他膀胱癌队列TMB检测情况所预期的一致。此外，将ctDNA阳性人群按PD-L1状态进行分层，在阿替利珠单抗组中，高PD-L1患者的DFS和OS优于低PD-L1患者。在ctDNA阳性人群中进行探索性生物标志物分析，包括FGFR3、ERBB2、PIK3CA、CDKN2A变异、MDM2扩增和同源重组缺陷，将阿替利珠单抗组与观察组进行比较，发现FGFR3野生型而非致病性突变对阿替利珠单抗组有利，与JAVELIN 100分析一致。在ctDNA阴性患者中，两组的DFS或OS没有显著差异（DFS HR = 1.28；95% CI，0.88–1.88；P = 0.195；OS HR = 1.25；95% CI，0.72–2.15；P = 0.432 ）（图5A、B）。

为了确定哪些预后因素与DFS和OS最显著相关，我们进行了单变量和多变量探索性分析（图6）。分析显示，在观察组中，ctDNA状态可独立识别预后较好的患者，并且在临床变量中，是DFS和OS的最强预测因子。

图6. 观察组中与 (A) DFS和 (B) OS相关的临床因素的多变量探索性分析

讨 论 

本研究表明，基于CGP的肿瘤知情个体化ctDNA检测可以识别术后复发风险较高的膀胱癌患者，并且在ctDNA阳性患者中，阿替利珠单抗组的预后优于观察组。尽管先前已表明了IMvigor010中ctDNA阳性患者治疗获益，但我们方法的新颖之处在于对基线组织使用全球可及的CGP检测来为ctDNA检测设计提供信息。与基于WES的检测不同，这种方法不需要对匹配的正常样本进行胚系测序，因为增强的算法可以有效过滤掉非肿瘤变异。此外，这种方法对基线CGP进行了调整，不仅包括致病性变异和VUS，还包括非编码和同义变异用于监测，使可追踪变异的数量和灵敏度最大化。这种新颖的方法表明了ctDNA的预后作用，能够准确识别（即使在一个时间点）复发风险较高的MRD阳性人群，且多变量分析中ctDNA状态是DFS和OS的唯一预测因子（P < 0.001）（图6）。我们希望这种最近获得FDA突破性设备认定的方法能够代表一种新颖且方便的MRD检测方法，使用经过充分验证的基线组织CGP检测来揭示潜在可治疗变异，实现个体化ctDNA监测。

本研究报告了CGP在MIBC中用于识别基因变异和复杂的生物标志物。

利用实用、广泛可及、可扩展、经广泛验证的组织CGP检测，可以识别基线潜在可治疗变异，从而可能实现个体化辅助靶向治疗。我们使用不同的方法证实了先前的发现，ctDNA与基于组织的生物标志物（TMB/PD-L1）相结合有助于患者选择。虽然我们的数据不足以证明这一点，本研究是探索性的，但结合生物标志物的优势是显而易见的。

潜在可治疗基因变异包括FGFR2/3、ERBB2和PIK3CA，并且这些基因在IMvigor010接受切除术的MIBC中的变异频率与基于 FoundationCORE™ 数据库的晚期尿路上皮癌相似。此外，我们观察到的尿路上皮癌中主要基因变异频率与既往研究相似。成纤维细胞生长因子受体（FGFR）抑制剂（包括FDA批准的厄达替尼）已列入NCCN晚期或转移性膀胱癌指南，HER2和PIK3CA靶向治疗涉及临床试验环境中的研究药物。ctDNA阳性治疗组探索性生物标志物分析显示，FGFR3致病性突变的患者可能不会从阿替利珠单抗治疗中获益，这与既往研究结果一致，但队列规模有限。液体活检CGP还有其他作用，疾病进展时一部分转移性样本可能继发FGFR3或其他基因潜在可治疗变异，可以检测这些变异。虽然TMB尚未在随机试验中作为生物标志物得到正式研究，但探索性分析已强调TMB是一种潜在的生物标志物。最近的真实世界证据也表明，尿路上皮癌中TMB可以作为免疫检查点抑制剂vs化疗获益的预测生物标志物。虽然我们的数据是探索性的，功效较低，但也显示出该人群的获益趋势。

本研究存在局限性。仅评估了一个时间点，且一些肿瘤在根治性膀胱切除术后可能不会脱落ctDNA。因此，MRD下低ctDNA水平的检测可能具有挑战性。可以想象，包括第二个时间点会进一步提高灵敏度。尽管胚系过滤算法很准确，但不能100%有效预测体细胞起源，这可能会导致一些假阳性。此外，在组织中检测到有限的变异（如在TMB低的肿瘤中）导致要跟踪的变异较少，这可能会降低灵敏度。最后，该分析的目的不是将这种新方法与其他MRD技术进行比较，这个问题可能会在后续研究中探索。

总之，本研究表明，可基于无需胚系样本的组织CGP检测确定需要跟踪的变异。在接受根治性手术的MIBC患者中，术后ctDNA状态是一种强有力的预后和预测生物标志物，与DFS和OS相关。来自ctDNA的早期信息有助于筛选出适合辅助治疗的患者，为术后临床管理提供信息。

参考文献：

Powles T, Young A, Nimeiri H, Madison RW, Fine A, Zollinger DR, Huang Y, Xu C, Gjoerup OV, Aushev VN, Wu HT, Aleshin A, Carter C, Davarpanah N, Degaonkar V, Gupta P, Mariathasan S, Schleifman E, Assaf ZJ, Oxnard G, Hegde PS. Molecular residual disease detection in resected, muscle-invasive urothelial cancer with a tissue-based comprehensive genomic profiling-informed personalized monitoring assay. Front Oncol. 2023 Jul 31;13:1221718. doi: 10.3389/fonc.2023.1221718. PMID: 37601688; PMCID: PMC10433150.

打赏