可用于预测黑色素瘤对免疫治疗反应的多模型临床前平台的应用

美国国立卫生研究院格伦·梅尔利诺、池平·戴和麦克斯韦·李的研究团队合作开发了一个多模型临床前平台，可用于预测黑色素瘤对免疫治疗的临床反应。研究结果发表在2020年4月13日出版的《自然医学》网上。

研究人员鉴定了一组具有不同分子和表型亚型的人类黑色素瘤同源小鼠模型，并揭示了它们对免疫检查点阻断（ICB）的不同反应范围。

对基因组、转录组和肿瘤浸润免疫细胞谱进行比较分析，结果与临床观察一致，证实了T细胞功能异常与清除过程及耐药性的相关性。

值得注意的是，通过全基因组表达分析，研究人员发现黑色素细胞的可塑性可以预测患者对ICB的预后反应，这表明黑色素瘤的多潜能和分化状态可以决定ICB的疗效。

研究人员建立的临床前比较平台揭示了黑色素瘤的临床行为，可用于确定改善患者治疗的机制和策略。

据报道，虽然免疫治疗已经彻底改变了癌 症的治疗方法，但只有一些患者显示出持久的临床疗效。目前尚无准确的靶点来预测生物标志物和克服耐药性，这突出了建立可靠的免疫耐受模型进行系统评价的紧迫性。